1. 研究目的与意义
| 过去人们普遍认为，微弱信号检测是与噪声作斗争的技术：只有抑制噪声，才能取出信号。噪声真的只能起到“反作用”吗？这似乎不符合哲学中辩证法的基本原理。随着随机共振机理的发现，“噪声”有时却能变成一种有益的东西，有利于微弱信号的检测。这种机制突破了传统陈旧的思维框架，为微弱信号检测开辟了新的途径。在特定的非线性系统中，特定大小的噪声事实上可以帮助而不是阻碍信号检测的性能。这种“反常效应”在微弱信号检测中非常具有潜力。 本次毕业设计基于随机共振的微弱信号检测理论与方法，主要从输出信噪比增强的角度切入。随机共振机制的增强检测方法通过尺度变换策略可对较宽范围内微弱特征信号的存在性进行检测，评价的指标主要是输出局部信噪比。本设计主要研究基于随机共振的微弱特征信号增强检测理论及其在实际生活中的应用，与传统的抑制噪声技术相比可以在保留信号信息的前提下，最大化地将噪声能量转化为信号能量。 此外，由于随机共振的绝热近似理论与线性响应理论在作近似假设时有着极强的限制条件，只有在低频、小信号时才成立，理论分析与推导都是在此假设前提下进行的，因此随机共振的一个默认限制条件就是只能处理低频信号。传统的基于随机共振的信号处理方法的对象是小参数信号（信号频率和幅值均小于1），不能满足实际工程应用需求。而通过归一化尺度变换模型，则可能实现通过调节参数来检测任意频率的周期信号。 随机共振理论显示，合适的噪声强度能够使得弱输入信号驱动下的非线性系统所输出的信噪比达到某一最佳值，其本质在于部分噪声能量转化为有用信号能量，并且这样的能量转化仅在非线性系统中才可以实现，产生输入信号与噪声之间的协作效应，本文的研究因其独特的优势在微弱特征信号检测领域具有重要的作用和实际价值。 |
2. 研究内容和预期目标
1.研究内容
基于变尺度随机共振理论，综述目前微弱信号特征提取的研究现状，以及随机共振微弱特征信号检测技术在传动系统状态特征信号检测中广阔的应用前景。构建基于参数调节随机共振的归一化尺度变换模型，并对方法产生的模型带入实际数据作为输入信号进行实验验证，以检测微弱信息特征提取策略的有效性。基于多尺度双稳阵列模型的随机共振效应，提出微弱信号增强检测方法，通过轴承早期损伤检测实验验证提出的方法对微弱特征信号的增强检测能力，并与传统方法作对比分析。构建参数调节随机共振的归一化尺度变换模型，设计了大参数信号的增强检测步骤。
2．解决的问题
3. 国内外研究现状
1．国外现状：
1983年stephanfauve和heslot等人在研究schmitt触发器电路时通过实验证实了随机共振现象的存在。1989年，gammaitoni、mcnamara和wiesenfel对双稳态系统的两态随机共振模型进行了研究，在绝热近似的条件下，推导了双稳态系统的演化方程，得到了双稳态系统输出功率谱密度的表达式。自1991年以来，随机共振方面的研究成果有很多发表在《自然》及《科学》杂志上，其中大多数是随机共振在生物系统中的应用。如研究人员研究了蟋蟀触须的感知细胞，发现外界噪声有助于增强蟋蟀对微弱刺激的反应。此外，mason等人发现苍蝇可以通过对比到达两只耳朵的噪声强度进行导航和定位。morse等人采用向耳蜗元音中加入噪声的方式，利用噪声增强微弱语音信号的随机共振特性，提升了耳蜗助听器输出共振峰频率的检测能力。stocks和chapeau-blondeau等人研究了阵列阈值随机共振系统模型，并采用阵列阈值随机共振系统提升了信号的传输性能。
2．国内现状：
4. 计划与进度安排
1月4日——1月17日：阅读相关成果与学术论文，了解随机共振理论原理与方法。
1月17日——2月21日：设计方法模型，调节参数
2月21日——2月28日：实验测试与验证方法的可行性
5. 参考文献
[1]刘进. 基于非线性随机共振的弱信号检测理论研究[d]. 西安电子科技大学,2015
[2]张刚.指数型随机共振微弱振动信号检测方法[j].振动与冲击,2019
[3]冷永刚,王太勇,秦旭达,李瑞欣,二次采样随机共振频谱研究与应用初探[j].2004
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