[發明專利]一種基于隨機共振系統的變頻信號去噪方法

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• 申請號: 202110822703.2
• 申請日: 2021-07-21
• 公開（公告）號: CN113688502A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 張海濱;翟中平
• 申請（專利權）人: 智寰科技（常州）有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/11;G06F111/08;G06F119/10;G06F119/14
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本發明公開了一種基于隨機共振系統的變頻信號去噪方法，步驟包括輸入含噪信號、估計信號變頻系數、優化隨機共振系統參數和輸出去噪信號；本發明較好地解決了目前隨機共振系統用于變頻信號去噪時的驅動信號頻率變化所導致的噪聲能量、頻率、勢阱無法有效匹配的問題；提出了一種用于變頻信號去噪的變參數隨機共振系統，能夠實現強背景噪聲下的變頻信號去噪提?。惶岢隽艘环N變參數頻率歸一化方法，突破隨機共振系統在運算過程中原始變頻信號頻率過大的限制，實現原有高頻信號的時變歸一化運算；本發明所提出方法對原始的變頻寬帶信號具有很好的適應性，已知頻變模型的前提下，對頻變參數的搜索效率高，準確性強，濾波算法具有較高的魯棒性。

技術領域

本發明涉及信號處理技術，具體是一種基于隨機共振系統的變頻信號去噪方法。

背景技術

對機械設備振動信號進行特征提取分析時，往往由于噪聲的干擾而導致原來的有效信號被淹沒，相應的故障特征較弱而無法識別。在信號處理領域，噪聲經常被視為干擾原始信號的無用成分。但是近年來對非線性系統的理論和實驗研究發現，在一類特殊的系統中，適當大小的噪聲反而可以有助于提高原始信號中有效成分的信噪比，借助于該類非線性系統可以實現利用噪聲達到對有效信號放大提取的目的，這一現象稱為隨機共振，該非線性系統則為隨機共振系統。

常見的隨機共振系統有單穩態、雙穩態、多穩態的區別，從阻尼和反饋角度又有欠阻尼、過阻尼、負反饋等不同。從隨機共振理論可以得出，在強背景噪聲中的微弱周期信號通過隨機共振系統時，在噪聲與信號的協同作用下會發生噪聲能量向信號能量轉移的現象，從而使非線性系統的輸出信噪比相較于輸入信號得到增強。且輸出信號的信噪比隨噪聲的增大呈現先增加后減小的變化趨勢，其中在某一噪聲能量下輸出信噪比出現峰值。借助于隨機共振系統的這一特殊效果，近年來國內外有許多專家學者將其應用于微弱信號檢測、故障診斷、特征提取、信號去噪等領域。

目前有很多專家提出了基于隨機共振的信號去噪或者特征提取方法：比如楊建華等人提出了一種利用周期勢系統來實現微弱特征的信號提取（楊建華 基于周期勢系統自適應隨機共振的微弱特征信息提取方法 CN 105893690B），利用周期勢阱函數構造隨機共振模型；行鴻彥從系統參數優化算法的角度出發，采用追尾行為的混沌變步長螢火蟲優化算法來搜索系統的最優結構參數（行鴻彥 一種隨機共振微弱信號檢測方法 CN108645505A），將參數代入二維Duffing貞子系統實現隨機共振信號放大提?。贿€有從系統的反饋形式出發，采用時延負反饋和指數單穩態系統結合的方法，通過小時延逼近技術得到穩態概率分布函數和是函數，來進一步實現實際共振計算和輸出信號去噪（賀利芳 一種時延反饋指數單穩隨機共振系統 CN 109408771A）。

但是在大部分隨機共振應用的場景中，都基于待提取特征信號具有固定周期的假設，即系統的輸入信號是有周期信號和噪聲所構成。但是在實際應用過程中，當該方法用于機械故障診斷時，很多設備實際上是處于變轉速條件下，比如啟停機階段、由于載荷變化、供電頻率波動、開環控制等引起的內在轉速波動，在其他領域也會遇到一些非周期信號（比如線性調頻信號、多普勒信號等），這樣一來很多現有的模型和處理策略將不再適用，將制約隨機共振系統在實際場合中的應用。

針對這一問題，也有少數實現方法被提出。上海交通大學的何迪等人提出了基于變頻的雙穩態微弱信號檢測方法，該方法雖然提到變頻雙穩態策略，但實際上仍然是應用于單頻信號的檢測，并未解決隨機共振無法應用于變頻信號的問題（何迪 基于變頻的雙穩態最優隨機共振單頻微弱信號檢測方法 CN 101848177B）；向前則采用目標信號和調制信號進行混頻調制，然后通過隨機共振系統對歸一化信號進行處理，實現微弱信號的特征提取，但是該發明中并未提出非周期信號類型，且方法于傳統方法相比沒有針對非周期信號進行專門的系統優化，也未提及非周期信號輸出的衡量指標（向前 一種基于隨機共振的非周期信號的特征提取方法及系統 CN 109905090A）。

上述所提及的幾種隨機共振方法中，大多采用對現有非線性系統模型的優化或者算法的改進，在處理時變非周期信號時，均存在以下一個或多個缺陷與不足：