[發(fā)明專利]轉(zhuǎn)子早期故障的多頻率微弱信號檢測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810018114.3
• 申請日: 2008-05-05
• 公開（公告）號: CN101294845A
• 公開（公告）日: 2008-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 郭陽明;馬捷中;翟正軍
• 申請（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心
• 代理人: 顧潮琪

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬電子技術(shù)領(lǐng)域，涉及微弱信號的檢測方法。?

背景技術(shù)

微弱信號檢測學(xué)是研究從噪聲中提取信息的方法及技術(shù)的科學(xué)。研究噪聲中的微弱信號檢測的原理及方法，是測量技術(shù)中的綜合技術(shù)和尖端領(lǐng)域。運用這種技術(shù)可以測量到傳統(tǒng)觀念認為不能測量的微弱量(如弱光、小位移、微振動等)，使微弱信號測量精度得到很大地提高。因此，它是發(fā)展高新技術(shù)，探索及發(fā)現(xiàn)新的自然規(guī)律的重要測量手段，對推動科技及生產(chǎn)發(fā)展均有重要價值。?

微弱信號檢測技術(shù)在與人類相關(guān)的各領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如強海洋噪聲背景下的微弱信號檢測是水聲信號處理的一項重要研究內(nèi)容，它在目標探測識別、水聲通信、遙控、遙測及海洋勘探等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，還如石油、天然氣的管道泄漏監(jiān)測、煤礦瓦斯氣體濃度監(jiān)測、大型機械設(shè)備早期故障檢測與診斷、化學(xué)計量中的近紅外光譜分析技術(shù)等等中都要用到微弱信號檢測技術(shù)。?

微弱信號檢測的方法根據(jù)微弱信號檢測的對象主要有兩個發(fā)展方向，一個方向主要是從時域上分析信號，主要針對時域上比較敏感的信號檢測，應(yīng)用場合包括波形去噪、奇異點檢測等。微弱信號檢測另外一個發(fā)展方向主要是從頻域上分析信號，應(yīng)用場合包括頻率檢測、信號跟蹤等。?

微弱信號檢測在時域上的方法主要有以下幾種方法：?

(1)相關(guān)法，通過自相關(guān)或者互相關(guān)分析信號的一些時域上的特征，優(yōu)點在于實現(xiàn)簡單，可以找到信號的一些主要的特征；不足之處在于，輸出的信號只是代表微弱信號的幅值和相位信息的直流電壓，波形幾乎無法恢復(fù)；現(xiàn)在這種方法的使用已經(jīng)不多。?

(2)壓縮帶寬法，通過壓縮信號通過的帶寬，強行將一些信號帶完全抑制，以達道抑制噪聲的目的，其缺點在抑制噪聲的同時有用信號也基本喪失，而且對不確定性的諧波干擾幾乎不能抑制；?

(3)能量積累法，基于四階累積量矩和最小范數(shù)TLS方法可以有效地抑制各信道間互不相關(guān)的和相關(guān)的噪聲。在混合色噪聲和低信噪比條件下具有很高的譜估計?精度和穩(wěn)定性，其缺點需要較長的時間進行能量積累，一般需要秒級甚至更長時間的采樣，從而增加算法運算量，導(dǎo)致適用場合十分有限。?

(4)隨機共振法，在特定的非線性系統(tǒng)中，額外大小的噪聲事實上可以幫助而不是阻礙信號檢測的性能，這就是隨機共振現(xiàn)象。基于隨機共振的微弱信號檢測技術(shù)是新近發(fā)展起來的一種新的信號處理技術(shù)，與各種抑噪方法相比，它不是消除噪聲而是充分利用噪聲來增強弱信號以提高信噪比達到識別弱信號的目的。隨機共振最初是由Benzi等人提出，他們根據(jù)隨機共振原理設(shè)計了一個地球動力學(xué)模型以解釋地球氣候的變化規(guī)律。當(dāng)時及隨后一段時間，并未引起人們廣泛的關(guān)注，直到在一次雙穩(wěn)環(huán)激光器的關(guān)鍵實驗中展示了隨機共振現(xiàn)象。這種方法在微弱信號檢測中非常具有潛力。?

(5)基于混沌理論的方法，它利用混沌系統(tǒng)對初值條件的極度敏感性，當(dāng)將被檢測信號注入混沌系統(tǒng)后，就可導(dǎo)致此混沌系統(tǒng)的動力學(xué)行為發(fā)生很大變化，根據(jù)這種變化，通過適當(dāng)信號處理，從而測出被檢信號的各種參數(shù)。西安交通大學(xué)的屈梁生院士提出的利用差分振子，通過系統(tǒng)相同變化來判斷待測信號中是否包含周期成份的方法，成功地應(yīng)用于機械系統(tǒng)的故障信號檢測。?

此外，時域上的微弱信號檢測方法還有同步迭加法、雙路消噪法、取樣積分法等。?

微弱信號檢測在頻域上的方法主要有以下幾種方法：?

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法，主要采用BP遺傳算法，通過對信號的訓(xùn)練，識別信號和噪聲的特征，識別后進行頻域濾波處理，達到去噪效果；其局限性在于只適合低頻率的信號檢測，而且一旦噪聲信號改變則需要重新進行訓(xùn)練；使得算法的實時性降低，而且隨著噪聲的增大，其BP遺傳算法需要的時間增大；?

(2)現(xiàn)代互譜Levinson方法和Pisarenko方法以及Music方法，現(xiàn)代互譜Levinson方法比之傳統(tǒng)的FFT方法和互周期圖法能更有效地提高互譜估計的譜分辨率和譜光滑性，互譜Pisarenko方法在理論上可以完全克服互不相關(guān)的有色噪聲對真實信號頻率估計的影響，互譜MUSIC方法有優(yōu)良的譜估計的分辨率和譜估計的穩(wěn)定性，而且隨著信噪比的下降，其譜估計性能變化不大，基于互譜理論的這些方法對于互不相關(guān)的有色噪聲有很強的抑制能力，但對于相關(guān)噪聲抑制能力很差。MUSIC等方法對高斯色噪聲的信噪比下限已經(jīng)達到了-10dB的水平，并且具有相當(dāng)高的譜分辨率。針對各信道間相互獨立的色噪聲情況，可采用現(xiàn)代互譜估計方法，其信噪比工作下限甚至達到了-30dB?的水平，并且已實際應(yīng)用到1nV微弱正弦信號測量。?