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强噪声背景下的微弱信号检测新方法

噪声与振动控制 2011年第1期31卷 95-98页

作者：韦艳冰陆绮荣黄彬高冬美桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林541004

提出新的强噪声背景下的微弱信号检测方法,设计一种硬件与软件相结合的实现方案。采用经典的仪表放大技术和单片机控制技术对数据进行检测和处理,并通过虚拟仪器技术仿真和显示,为解决热释电红外探测器中μA级微弱信号的检测提供了十分... 详细信息

提出新的强噪声背景下的微弱信号检测方法,设计一种硬件与软件相结合的实现方案。采用经典的仪表放大技术和单片机控制技术对数据进行检测和处理,并通过虚拟仪器技术仿真和显示,为解决热释电红外探测器中μA级微弱信号的检测提供了十分有效的方法。最后通过对模拟低频微弱信号的检测实验,充分显示该系统在微弱信号检测方面的实用性和优越性。

关键词：声学强噪声背景红外探测器微弱信号仪表放大信噪比虚拟仪器

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强噪声背景下的滚动轴承智能故障诊断

强噪声背景下的滚动轴承智能故障诊断

作者：韦冲重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着旋转机械在日常生活和工程应用中的地位日益升高,作为旋转机械中的关键部件滚动轴承也愈加值得广大学者进行研究。滚动轴承作为一种比较精密的零部件,它的运行状态直接影响着整个旋转机构的运转。一旦滚动轴承出现故障,轻则引起旋... 详细信息

随着旋转机械在日常生活和工程应用中的地位日益升高,作为旋转机械中的关键部件滚动轴承也愈加值得广大学者进行研究。滚动轴承作为一种比较精密的零部件,它的运行状态直接影响着整个旋转机构的运转。一旦滚动轴承出现故障,轻则引起旋转机械运行不畅,效率低下,重则使得整个旋转机械陷入完全瘫痪,甚至直接危及操作人员的生命安全。因此在滚动轴承出现故障的初期及时诊断出来并进行处理是降低成本和风险的重要手段,然而在故障诊断时信号的噪声往往会影响到诊断的准确率。针对上述问题,本文基于传统降噪算法的缺陷设计了一种改良的降噪算法,并搭建一个卷积神经网络图像分类模型,联合小波分析方法进行强噪声背景下的滚动轴承故障诊断。论文的主要工作如下:首先对滚动轴承故障诊断的研究背景和研究意义进行简要介绍。分别从滚动轴承信号来源、信号处理方法、特征提取方法以及模式识别方法几个方面介绍国内外对于滚动轴承的研究现状。然后对滚动轴承的振动机理、故障特征及所含噪声特征进行介绍,并对采用的数据集进行介绍和划分。其次设计了一种基于自适应白噪声完全集合经验模态分解结合改进自适应小波阈值降噪(CEEMDAN-IAWT)的滚动轴承振动信号降噪算法。IAWT是在传统小波阈值降噪算法不能自适应选取小波基与分解层数以及阈值函数存在缺陷的基础上进行改进得到的。降噪算法通过CEEMDAN方法进行模态分解,再通过相关性分析筛选分量,然后使用IAWT算法对筛选出来的分量信号进行降噪处理,最后对处理后的信号进行重构。通过实验验证,降噪后信号的信噪比达到了11.0574d B,与原信号的相关度为0.9714,优于几种对比降噪算法。然后对信号进行特征提取。分别对短时傅里叶变换、S变换、连续小波变换进行算法介绍,并对小波变换方法的参数筛选指标进行介绍,通过模拟信号和滚动轴承信号检验各种时频分析方法对于滚动轴承振动信号的时频变换效果。经实验验证可知小波时频变换对于滚动轴承振动信号的时频分析效果最佳,因此选定其作为本文的特征提取方法并使用它对降噪后的信号进行小波时频变换。最后设计一种基于小波时频图的卷积神经网络分类识别模型。首先针对全连接方式带来的参数过多问题,引入全局均值池化方式,并通过实验确定最优卷积层数。其次搭建卷积神经网络图像分类模型,并通过实验对参数进行筛选,选定最合适的参数取值。最后,对生成的小波时频图进行分类识别验证网络的准确性和故障诊断效果,并设立对照组验证本文搭建网络模型的优越性。经实验验证,设计的网络模型识别准确率达到了97.66%。

关键词：滚动轴承强噪声背景故障诊断 CEEMDAN-IAWT 卷积神经网络

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强噪声背景下图像标定符号的识别与研究

强噪声背景下图像标定符号的识别与研究

作者：冷璐南昌航空大学

学位级别：硕士

金属断口模式识别与分类是断裂构件智能化诊断的重要内容。通过对金属断口的特征、性状、形貌等问题的研究,可以分析研究断裂类型、断裂方式、断裂路径、断裂过程、断裂性质、断裂原因和断裂机理等问题,从而更好地指导生产实践。但实际... 详细信息

金属断口模式识别与分类是断裂构件智能化诊断的重要内容。通过对金属断口的特征、性状、形貌等问题的研究,可以分析研究断裂类型、断裂方式、断裂路径、断裂过程、断裂性质、断裂原因和断裂机理等问题,从而更好地指导生产实践。但实际中由于人们主观视觉和经验知识等方面的差异、测量位置不同等因素影响造成误差较大,并且人工对断口进行分析的工作量过大,所以有必要在定量的失效分析中引入数字图像处理和模式识别技术,实现自动化处理和分析,所得数据可用于指导防止断裂的优化设计。疲劳条带是最典型的金属断口类型之一,通过条带长度和距离的计算可以建立断裂表面的应力场,反推疲劳应力。而距离计算的先决条件是通过图像标定符号信息建立数字图像像素距离和图像对应的物理空间距离之间的映射关系,其作用类似于地图比例尺。本文对金属断口图像中的标定符号进行了预处理、定位、分割、识别,综合设计了符号的处理流程,并对其中的部分算法进行了研究和改进。标定符号为印刷体,所以准确的分割和定位是识别的前提和关键。复杂背景中的强噪声对所需的标定符号的定位造成干扰,需要通过分析标定符号的纹理特征,结合灰度特征对符号定位。标定符号主要包括标尺和字符两部分,先定位直线纹理特征较为明显的标尺,主要采用中值滤波、边缘提取、Radon变换等操作。字符定位则采用数学形态学粗定位和模板匹配精定位结合的方法。整体设计的主要创新包括:1、首次提出图像预处理的反馈校正算法,通过反馈模型引入评价图像预处理效果的衡量系数。2、对Radon变换进行了分块改进,此算法在时间复杂度、空间复杂度方面的性能都优于传统Radon变换,同时可以克服传统Radon变换不能检测线段端点的缺陷。3、由于在强噪声背景下,边缘信息比区域灰度信息更可靠,故采用边缘模板匹配取代区域模板匹配。为提高实时性,根据标尺定位后确定的标尺位置、长度、灰度等信息进一步定位标定字符。粗定位和精定位结合的方法可以克服单独使用模板匹配耗时过多的缺陷。在Visual C++6.0软件环境下编程实现此设计的工程框架。通过实验对北京航空材料研究院提供的301张金属断口图像进行处理,最终定位准确率和正确识别率达到94%,同时对少量不能准确定位和识别的图片进行噪声源分析。强噪声背景下图像标定符号的定位算法研究丰富了图像分割算法和理论,对其它类似的研究课题有一定的参考价值和借鉴意义。

关键词：强噪声背景金属断口图像标定符号定位模式识别

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强噪声背景下微弱信号检测与处理方法研究

强噪声背景下微弱信号检测与处理方法研究

作者：蔡志全内蒙古科技大学

学位级别：硕士

“微弱信号”不仅意味着信号的幅度很小，而且主要指的是被噪声淹没的信号，“微弱”是相对于噪声而言的。强噪声背景下微弱信号检测一直是工程应用领域的难题之一。微弱信号检测的首要任务是提高信噪比，以便从强噪声背景中检测出有用... 详细信息

“微弱信号”不仅意味着信号的幅度很小，而且主要指的是被噪声淹没的信号，“微弱”是相对于噪声而言的。强噪声背景下微弱信号检测一直是工程应用领域的难题之一。微弱信号检测的首要任务是提高信噪比，以便从强噪声背景中检测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和技术应用的需要。所以，对微弱信号检测技术进行研究具有重要的理论和现实意义。本课题来源于内蒙古自治区自然科学基金项目“强噪声背景下微弱信号检测与提取技术研究”，以强噪声背景下微弱信号的检测为出发点，系统地研究了随机共振的理论和方法。在基于调制随机共振的微弱信号检测与处理硬件电路设计中，本课题采用Analog Devices公司生产的AD734四象限模拟乘法器芯片来设计调制电路，以实现信号的混频和系统的随机共振，从而实现了对大频率信号的检测。本论文的内容包括以下几个方面：①介绍了微弱信号的检测和处理方法以及国内外的研究现状，重点阐述了随机共振非线性理论的历史、现状和发展;②深入研究了非线性系统的随机共振现象，详细研究了系统结构参数与势垒及随机共振的关系，并分析了噪声、信号和非线性随机共振系统之间的关系以及随机共振产生的条件;③通过对随机共振系统的分析，提出了调制随机共振方法，使用信号调制的方法可实现对大频率信号的检测。结合随机共振方法与混沌理论方法的各自优缺点，将两种方法结合起来用于微弱信号的检测;④根据仿真结果设计了调制随机共振系统电路，介绍了调制电路和随机共振电路的结构及原理，根据设计方案搭建了调制随机共振检测电路。本课题以随机共振理论为基础，研究了强噪声背景下的微弱信号检测与处理方法，根据随机共振的理论模型搭建了硬件电路，并对电路进行了分析测试，实验表明该系统达到了预期目标，为随机共振理论应用于工程实际提供了实现方案。

关键词：强噪声背景微弱信号信噪比随机共振混沌理论

强噪声背景下行星轮系微弱特征信息提取及故障诊断研究

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强噪声背景下行星轮系微弱特征信息提取及故障诊断研究

作者：刘晓乐中国矿业大学

学位级别：硕士

像大功率采煤机这一类大型旋转机械通常工作在低速重载、强噪声背景环境下,从而导致在故障诊断过程中获取的振动信号是被强噪声背景深度污染的信噪比极低的信号,严重影响诊断的精确性。而对于大功率采煤机摇臂传动系统中的低速级行星轮... 详细信息

像大功率采煤机这一类大型旋转机械通常工作在低速重载、强噪声背景环境下,从而导致在故障诊断过程中获取的振动信号是被强噪声背景深度污染的信噪比极低的信号,严重影响诊断的精确性。而对于大功率采煤机摇臂传动系统中的低速级行星轮系而言,其拥有更低的转频,当其发生故障时,有用的特征信息显得更加微弱。因此,如何提高极端工况下微弱故障信号信噪比就成了故障诊断领域关键课题之一。为此,本文以行星轮系为研究对象,采用随机共振方法对强噪声背景下行星轮系微弱特征信息提取及故障诊断做出了研究,具体如下所示:1)对正常以及故障状态下的行星轮系动力学特性进行了对比分析。包括采用UG软件对两级行星轮系进行三维建模,采用ADAMS软件对两级行星轮系进行动力学特性分析。分析结果表明,故障状态下时域波形中将产生冲击现象,而频域波形中边频带增多幅值增加,且故障越严重越明显。2)基于双稳态随机共振理论,提出了自适应双稳态随机共振方法。该方法采用移频变尺度对大参数信号进行预处理,使其满足随机共振要求;采用改进鱼群算法对系统参数进行同步优化,寻找全局最优值,并以改进信噪比为优化目标。采用余弦仿真信号以及行星轮系动力学仿真数据对算法的有效性进行验证。分析结果表明,该算法可以将噪声能量转移到微弱特征信号上,提高改进信噪比,且相对于EEMD以及小波阈值降噪方法而言更加的优越。3)为了研究势函数对随机共振系统输出的影响,寻找更加高效的微弱特征提取方法,基于多稳态随机共振理论,提出了自适应多稳态随机共振方法。在只改变势函数的基础上,同样采用余弦仿真信号以及行星轮系动力学仿真数据对算法的有效性进行验证。分析结果表明,多稳态系统明显优于双稳态系统,更有助于微弱特征信号的提取。4)通过实验数据对所提出的方法进行验证。这里采集了井下正常状态下的数据,用于确定井下的工作环境。在实验室采集实验台故障数据,用于验证所提出的算法。分析结果表明,所提出的方法在工程应用方面具有一定的能力。对于极低信噪比环境而言,相对于双稳态系统,多稳态系统拥有更强的处理能力。5)文章对所做工作进行了总结,并对相关的研究技术进行了展望。

关键词：行星轮系动力学分析自适应随机共振强噪声背景微弱特征提取故障诊断

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检测强噪声背景下周期信号的混沌系统

科学通报 2003年第1期48卷 19-20页

作者：李月杨宝俊吉林大学信息工程系长春130012 吉林大学地球物理系长春130026

用混沌系统实现了对强噪声背景下周期信号的检测.仿真实验表明,由修正的Duffing-Holmes方程所构成的混沌系统对被噪声覆盖的微弱周期信号非常敏感,对噪声具有一定的“免疫力”,其信噪比工作下限可达到约-91dB.

关键词：混沌系统微弱周期信号强噪声背景信号检测信噪比通信工程 Duffing-Holmes方程

强噪声背景下基于振动信号分析的齿轮故障诊断

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制造业自动化 2015年第12期37卷 58-61页

作者：李宏宇程刚陈曦晖胡晓中国矿业大学机电工程学院徐州221116

煤矿机械齿轮传动过程中,齿轮振动信号因摩擦力、刚度非线性等因素表现出非平稳特征的同时还受工况现场的强噪声干扰,如何在强噪声背景下,有效提取故障信息、识别故障类型是该类故障诊断的关键。提出一种强噪声背景下基于振动信号分析... 详细信息

煤矿机械齿轮传动过程中,齿轮振动信号因摩擦力、刚度非线性等因素表现出非平稳特征的同时还受工况现场的强噪声干扰,如何在强噪声背景下,有效提取故障信息、识别故障类型是该类故障诊断的关键。提出一种强噪声背景下基于振动信号分析的齿轮故障诊断方法,该方法包括小波阀值降噪处理、总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)熵特征提取、概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)识别三个过程。利用小波阀值降噪对采集到的振动信号进行去噪处理;对去噪后信号进行EEMD分解,得到一组消除模态混叠的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并提取前3个IMF分量的样本熵特征作为故障特征信息;最终结合PNN实现强噪声背景下的齿轮故障诊断。实验结果表明:文中提出的方法可以实现强噪声背景下齿轮故障的准确识别,识别率可以达到90%以上,是一种有效的齿轮故障识别方法。

关键词：强噪声背景小波阀值降噪 EEMD熵特征概率神经网络

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强噪声背景下图像标定符号定位算法研究

计算机应用与软件 2009年第4期26卷 34-36页

作者：冷璐黎明杨小芹南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063

金属断口图像中标定符号信息是进一步计算图像对应实际物理空间距离的依据。标定符号通常为印刷体,所以准确定位是正确识别的前提和关键。对强噪声复杂背景下的金属断口图像标定符号的定位算法的研究,先对直线特征明显的标尺符号定位,... 详细信息

金属断口图像中标定符号信息是进一步计算图像对应实际物理空间距离的依据。标定符号通常为印刷体,所以准确定位是正确识别的前提和关键。对强噪声复杂背景下的金属断口图像标定符号的定位算法的研究,先对直线特征明显的标尺符号定位,其中对Radon变换进行分块改进,使快速性和准确性有了明显改善。字符定位利用符号的纹理特征进行数学形态学粗定位和图像边缘模板匹配精定位结合的方法,并根据标尺位置和长度等信息缩小搜索区域。实验结果表明,该算法的定位准确率达到94%。

关键词：强噪声背景标定符号定位分块Radon变换数学形态学边缘模板匹配

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一种强噪声背景下图像标定符号的定位方法

计算机与现代化 2008年第10期 30-33页

作者：冷璐黎明杨小芹南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063

图像中标定符号的定位与识别是进一步计算数字图像对应的空间距离的依据。本文应用Hough变换对图像标定符号进行定位,克服了强噪声背景下单独采用灰度特征定位的缺陷。定位后对图像进行分割,并与传统方法比较。实验证明,本方法对在图像... 详细信息

图像中标定符号的定位与识别是进一步计算数字图像对应的空间距离的依据。本文应用Hough变换对图像标定符号进行定位,克服了强噪声背景下单独采用灰度特征定位的缺陷。定位后对图像进行分割,并与传统方法比较。实验证明,本方法对在图像中所占比例较小的标定符号有较好的定位效果,并结合标定符号的灰度特征对强噪声背景下的标定符号进行准确分割。

关键词：霍夫变换强噪声背景标定符号定位图像分割