混沌振子

摘要： 航空发动机作为飞机的动力来源,其性能直接影响飞机飞行的安全性和可靠性。针对航空发动机在故障出现早期具有背景噪声剧烈、故障信号微弱、多故障特征频率叠加等问题,提出一种互相关去噪与混沌振子阵列扫描融合的早期故障检测方法。利用互相关对信号进行去噪,将去噪信号输入混沌振子检测阵列,使其构成混沌检测系统周期策动力,通过相轨迹变化检测出表征同一早期故障的多个特征频率信号,从而达到提高故障检测准确率和有效性的目的。并利用转子试车台,验证了方法的有效性。

摘要： 针对无人机远距离测控通信系统中CPM接收信号微弱难以捕获跟踪而影响链路稳定性的问题,提出一种基于混沌Duffing振子的多进制调制并行检测同步方法.设计PRCPM信号的混沌振子同步单元,根据混沌临界、大尺度周期态等不同状态条件下的频率分量变化趋势,与信道估计典型阈值对比完成捕获,然后引入PID算法计算频率微分量实现跟踪.仿真结果表明:利用混沌振子对初始值敏感和噪声免疫的特性,能够在低信噪比信道环境下实现CPM信号的精确同步,同时采用多通道并行频率检测满足无人机测控高实时、快速同步建立的要求.

摘要： 传统的微弱信号检测方法在信噪比较低时检测效果并不理想,利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性强的特点,信噪比门限也比传统方法检测到的低得多,基于此对Duffing振子和Van der Pol-Duffing振子进行了耦合,建立了非线性微弱信号检测系统,并通过分岔图和二分法确定了临界点阈值,提高了阈值的求解速度和精度,最后分别对单微弱正弦信号和混合微弱正弦信号进行了检测,检测系统取得了较好的效果.

摘要： 传统的微弱信号检测方法在信噪比较低时检测效果并不理想,利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性强的特点,信噪比门限也比传统方法检测到的低得多,基于此对Duffing振子和Van der Pol-Duffing振子进行了耦合,建立了非线性微弱信号检测系统,并通过分岔图和二分法确定了临界点阈值,提高了阈值的求解速度和精度,最后分别对单微弱正弦信号和混合微弱正弦信号进行了检测,检测系统取得了较好的效果。

摘要： 现有的基于混沌振子检测轴承故障的方法的关键步骤是混沌振子相态转变判别,目前大多采用李雅普诺夫指数等特征值进行判断,针对其计算过程复杂,耗费时间长的缺点,基于图像识别技术,提出了一种以极半径不变矩参数作为相态转变的识别方法.通过构造Duffing混沌振子,分析了其相态转变与周期策动力的变化关系,证明其用于轴承早期故障识别的可行性;给出了极半径不变矩的定义,并证明在混沌振子相图由混沌运动态向大尺度周期态转变的过程中,随着周期摄动力不断增加,极半径不变矩表现出单调递增的特性;与 HU氏不变矩及二维近似熵判别方法进行对比,讨论了极半径不变矩的抗噪声干扰能力;最终,将该方法用于实际搭建的钻机动力头轴承早期故障诊断的试验中.试验结果表明:极半径不变矩可以识别混沌振子相态过程转变,最低检测信噪比达到 -36.99 dB,且识别准确率也较另外两种方法提高了4% ~7%.证明该方法可以用于轴承早期故障识别,具有识别准确率高,抗噪声干扰能力强,计算简便的优点.%The existing methods for detecting bearing faults based on chaotic oscillators have been suc-cessfully applied.The key step of the method is to distinguish the phase transition of chaotic oscilla-tors.Lyapunov exponents are usually used to judge the transformation,w hich is complicated and time-consuming.Starting with image recognition,an identification method based on polar radius in-variant moment parameter for phase transformation was proposed.The Duffing chaotic oscillator was constructed,and the relationship between the phase transition and the cyclic dynamic force was ana-lyzed,and the feasibility of the early fault identification for the bearing by chaotic oscillators was proved.Then,the definition of polar radius invariant moment was given,and it was proved that the value of performance was monotonically increasing in the process of chaotic oscillator phase transition from chaos to large-scale periodic state with the periodic perturbation increasing.The anti noise capa-bility of polar radius invariant moments was discussed and compared with the HU's invariant moments and the two-dimensional approximate entropy method.Finally,the method was applied to the test of the early fault diagnosis in the power head bearing of drilling machine.The experimental results show that the polar radius invariant moment could identify the phase transition of chaotic oscillator,and the minimum detection signal-to-noise ratio was -36.99 dB,and the accuracy of recognition was im-proved by 4% -7% comparing with the other two methods.The method proposed can be used in early identification of bearing faults and has the advantages of high recognition accuracy,strong noise im-munity and simple calculation.

摘要： 为了确保电力系统能够安全稳定的运行,实时检测故障中的微弱信号;通过噪声干扰情况下微弱信号的不同变化进行研究,得到了一种微弱信号的DUFFING混沌检测模型;系统发生故障时会产生相应的微弱信号,运用DUFFING混沌振子法分析不同情况下微弱信号的时域波形和相平面轨迹变化规律,并建立数学检测模型,对其幅值进行混沌检测仿真;结果表明,当条件适当时将白噪声和微弱正弦信号同时加入后,此时,混沌状态、大尺度周期状态的相平面运行轨迹依然在进行有规律的运行,可以清晰的观察出需要检测的微弱信号;在强噪声存在于系统中时,该方法明显克服了噪声对信号稳定性的干扰,能精确有效检测微弱信号;系统在应对不同工作环境、仪器设备老化等情况时,提高了检测效率,保证系统的稳定运行.%In order to ensure that the power system operate safely and reliably,and make the fault detection on real-time,according to the study on the noise of different changes of weak signal,we put forward a model of DUFFING chaotic detection for weak signal.When The system is failure,it occurs the corresponding weak signal,through the DUFFING chaotic oscillator method to analyse time domain waveform of weak signal,which under different conditions and phase plane trajectory variation.Then establish the corresponding detection mathematical model,and simulate the amplitude of chaotic detection.The results show that when r=0.8264V,ω=1 rad/s,then add white noise and weak sinusoidal signal at the same time,the phase plane trajectory of chaotic state and large scale periodic state is still in regular operation,which can clearly observe the detected signals.If there is the strong noise in the system,this method will overcome the interference of noise to signal stability,will accurately and effectively detect weak signals.When the system response to different working environment and equipment ageing situation,The method improve the weak signal detection efficiency and ensure stable operation of the system.

摘要： It is difficult to exactly detect the electric shock current signal of the human body from the leakage current in the residual current protection of low voltage power network.The chaotic system is sensitive to initial conditions and immune noise.Chaotic detection method based on elliptic domain segmentation method is proposed.Elliptic domain segmentation line is introduced in the two-dimensional phase track diagram of chaos system.The state of the phase trajectory passing through the elliptic domain segmentation line is indicated by the high and low level of the output of the elliptic domain segmentation.According to the number of the low level of the output,the state of the chaotic system is determined quantitatively,so as to realize the extraction of the electric shock signal.According to the relationship between the detecting signal phase and chaos system state,the initial phase of the detecting signal is confirmed and corrected to improve the accuracy of the method.The detection results of 195 groups of electric shock signal show that the detection error of the phase corrected before and after is reduced from 32.5％ to 4.1％,SNR range detected is increased from [0,-50 dB] to [0,-63 dB].Simulation results show that this method can detect weak electric shock current in the summation leakage current containing strong noise.The detecting method is of a certain reference value for developing new generation residual current operation devices.%针对从低压电网的总剩余电流中提取触电支路电流的难题,利用混沌系统对初始条件敏感及对噪声免疫的特性,提出基于椭圆域分割法的触电电流混沌检测方法.在混沌系统的二维相轨迹图中引入椭圆域分割线,通过其输出的高低电平表示相轨迹穿越椭圆域分割线的状态,根据输出的低电平次数定量判别混沌系统所处的状态,从而实现触电信号的提取.利用待测信号相位和系统状态存在的对应关系,确定待测信号初相位并修正,以提高该方法的检测精度.针对195组触电信号检测结果表明,相位修正前、后的检测误差从32.5％减小到4.1％,检测信噪比由[0,-50 dB]增加到[0,-63 dB],所提议的方法能够从包含强噪声的总剩余电流中检测出触电电流,为新型剩余电流保护装置的开发提供一定的参考价值.

摘要： 针对低压电网剩余电流保护中从总剩余电流中提取触电支路电流的难题,利用混沌系统对初始条件敏感及对噪声免疫的特性,提出基于混沌系统功率谱特征的触电电流检测方法.根据混沌系统混沌状态与周期状态具有相异的功率谱特征,提出利用系统对数功率谱的波峰数P作为判断两种状态的定量指标,分别自动检测出原混沌系统及加入待测信号后系统的临界状态,从而实现触电电流的提取.仿真结果表明,提议方法的检测值与实际值的平均相对误差为6.82％,满足工程计算的要求,能够从总剩余电流中检测出触电电流,对于开发新一代剩余电流保护装置具有一定的参考价值.

摘要： 滚动轴承的故障信号往往是微弱的周期信号,而混沌振子对特定频率的微弱周期信号十分敏感,可以有效地检测出故障信号.介绍了混沌振子的数学模型和基本检测原理,以及策动力临界阈值的确定方法.将混沌振子检测法应用于滚动轴承外圈、内圈和滚动体故障信号的检测中,通过输出相图的变化来判断故障信号是否存在,有效地实现了对滚动轴承故障信号的检测.

摘要： 本文提出的混沌振子对局部放电信号中的周期性窄带干扰具有较高的灵敏度，对白噪声和局放信号具有免疫力，适合去除局部放电信号中的窄带干扰。仿真结果及实测信号去噪分析表明，该方法在白噪、窄带同时存在的强噪声背景下可以有效去除窄带干扰，再通过去除白噪算法去噪，对局放信号的畸变较小，能保持原有局放信号的主要信息。

摘要： 随着直升机故障预测和健康管理系统的不断发展完善,对其传动、旋翼系统故障诊断的实时性和有效性要求越来越高.作为旋翼系统的关键部件,自动倾斜器早期的故障信号往往十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期故障检测中的应用.针对此问题,本文提出应用混沌振子的相位图法检测自动倾斜器轴承的早期微弱故障.首先阐述了直升机故障预测和健康管理系统的体系架构和应用功能,然后重点针对旋翼系统自动倾斜器的故障特点,阐述了混沌振子检测微弱信号的原理和过程,并针对轴承信号进行了验证实验,结果表明混沌振子能够有效检测微弱动态周期信号,从而提高直升机振动相关部件快速诊断能力.

摘要： 指控网络的同步能力对体系作战具有重要意义。以指控网络R(o)ssler混沌振子同步能力为研究实验的切入点，对目前普遍采用的指控网络与信息化、网络化战争指控网络的同步能力进行了探索性的仿真，包括：指控网络节点混沌相图的特性与耦合前孤立节点混沌相图的比对分析;各耦合节点同步能力的比较分析;指控网络拓扑调整对指控网络同步能力的影响分析;不同时间尺度指控网络同步能力的演化分析;不同网络拓扑空间粒度、拓扑构成对指控网络同步能力的敏感度实验分析等。最后，基于实验结果。给出了有一定指导价值的结论与建议。

摘要： 针对低压电网总泄漏电流中触电电流信号难于检测这一问题,提出了基于小波变换和混沌振子的微弱触电电流信号检测方法。利用小波变换对模拟触电电流信号进行消噪和滤波,根据Duffing振子方程从混沌到大尺度周期的分岔行为具有对小信号敏感性和对噪声免疫性的特性,实现微弱触电电流信号检测。数值仿真结果表明该方法的有效性。

摘要： 针对机电设备早期故障振动信号的强噪声微弱特性，提出基于线性不变矩的微弱信号混沌振子检测方法。该方法使用线性不变矩对混沌振子相图状态进行定量刻画，用于确定混沌振子由混沌状态向大尺度周期状态转换的临界阈值，进而构造混沌振子检测器，利用其对微弱周期信号的敏感性检测故障特征周期信号。应用该方法对仿真信号进行了分析，验证了其可行性，并成功应用于高速线材轧机轴承内圈故障的早期诊断。

摘要： 为了准确检测湮没在噪声中的脉冲星微弱信号,提出一种基于混沌振子的频率测量方法.该方法将混沌振子理论与微弱信号检测理论相结合,利用Duffing混沌振子对小信号的敏感性以及对噪声的免疫力检测单一的脉冲星微弱信号,并应用混沌测频法中,测量脉冲星信号的频率.通过实测脉冲星数据实验,结果表明该方法可检测脉冲星信号的信噪比远低于现有的基于Fourier变换的检测算法.

摘要： 本文建立了由多个强迫Lienard振子以线性排列组成振子网络系统的动力学模型，这个模型能够很好地描述多个相互作用与关联的非线性振子网络系统的动力学特征.基于非线性动力系统的稳定性理论，给出了一些简明而又实用的判断这个网络振子系统局部和全局同步的准则，并将所获得的结果应用于以混沌振子为动力节点的耦合振子网络系统，数值模拟表明所得理论结果的正确性和有效性。

摘要： 对duffing振子的特性进行了分析，讨论了振子方程参数变化带来的影响。并对Duffing振子微弱信号检测的原理进行了试验验证。以液压泵球头松动早期故障为例，用duffing振子检测方法对故障信号进行了检测和分析，结果表明：利用该方法可有有效的实现液压泵球头松动早期故障的检测。

摘要： 对duffing振子的特性进行了分析，讨论了振子方程参数变化带来的影响。并对Duffing振子微弱信号检测的原理进行了试验验证。以液压泵球头松动早期故障为例，用duffing振子检测方法对故障信号进行了检测和分析，结果表明：利用该方法可有有效的实现液压泵球头松动早期故障的检测。

摘要： 本发明公开了一种基于改进型Duffing振子混沌模型的电动汽车充电桩谐波检测算法；首先对Duffing振子模型进行仔细的分析，并针对在强噪声环境下进行谐波检测的特点对振子的模型进行改进；其次根据系统输出间歇混沌信号时系统策动力合力的表达式，分析出间歇混沌信号的周期，从而确定待测信号的频率估计值；最后通过比较过零点间距，找出系统由混沌进入周期状态的时间以及由周期进入混沌的时间，从而确定相位估计值，以及过零点间距法找出大尺度周期状态和混沌状态的时间，进一步确定未知信号的幅值。该方法不仅快速、准确有效地检测出待测谐波信号，而且大幅提高了系统检测谐波的抗噪声能力。

摘要： 在具有一端为开放端的筒状的外壳11和封闭该外壳11的开放端的管座12的压电振子容器10中,管座12的外周面和外壳11的内周面分别具有略呈椭圆形状或椭圆形状。将管座12压入外壳11的开放端中时的压入余量从外壳11的长径侧向短径侧单调地增加。因此,在垂直应力小的短径部分115、125压入余量大,而在拉伸应力大的长径部分116、126压入余量小,所以,不会发生由于封闭不良或外壳11的破裂引起的气密不良。这样,便可提供使用椭圆或略呈椭圆的外壳也不发生气密不良、进而压电振动片与外壳内周也不会接触的压电振子容器、使用该压电振子容器的压电振子、装配该压电振子的电路基板和压电振子的制造方法。

摘要： 本发明公开一种混沌振子电路和基于混沌理论的微弱信号检测系统，属于微弱信号检测领域。包括：混沌振子电路输出端接参数调节测量模块；参数调节测量模块包括：标准信号源，用于产生6GHz的标准正弦信号，输出至分频器；分频器，用于将标准信号等分为1/2、1/4…频率的信号，输出至控制模块；控制模块，用于根据分频后信号生成扫频范围，对扫频范围内的每个频率：根据选中频率调节第一反馈系数可调放大器、第二反馈系数可调放大器的放大比例系数，使得混沌振子电路处于混沌临界状态；采样此时混沌振子电路输出信号，若其方差超过设定阈值，则待测信号包含当前选中频率信号。本发明通过混沌系统所处状态检测出是否含有周期信号，提高探测精度和可靠性。

摘要： 一种基于混沌振子的逆合成孔径雷达距离像增强方法，属于雷达信号处理领域。对于逆合成孔径雷达ISAR来说，在低信噪比情况下，其距离像可能会淹没在噪声中无法观察，也无法进行后续的目标运动参数估计和成像。本发明方法将叠加噪声的距离像信号经过处理后，输入耦合混沌振子系统中，达到抑制噪声、增强距离像信号的目的，具有推广应用的价值。

摘要： 本发明公开了一种基于混沌振子的信号去噪方法，步骤包括：将待处理的一维数字信号输入特定的混沌振子系统中，通过定步长四阶龙格库塔法求解微分方程；输出求解出的信号为信号去噪的输出信号。本发明方法有比现有主流信号去噪方法更好的还原信号波形的能力，且运算速度很快，适用于实时信号处理，可以广泛应用于一维数字信号去噪中。

摘要： 本发明提供一种基于混沌振子的弱GLONASS信号捕获方法，借助于GLONASS中频信号模型、Duffing混沌振子模型，采用Lyapunov指数(LE)判定相轨迹所处的临界状态，利用临界状态变化确定GLONASS信号是否存在，将数值迭代方法应用于算法的实现；提高检测概率的同时还大大降低了虚警概率，提高了检测灵敏度，在不需要增加相关处理时间的情况下成功检测到‑185dBW的弱GLONASS信号，能提高近10dB的检测灵敏度，仿真结果表明该捕获算法能够满足低信噪比环境下目标定位需要，扩大GLONASS接收机的应用范围。

摘要： 本发明提供了一种基于Duffing‑Van derpol忆阻混沌振子的混沌同步电路，该混沌同步电路包括运算放大器U1、运算放大器U2、运算放大器U3、运算放大器U4、运算放大器U5、运算放大器U6、运算放大器U7、运算放大器U8、运算放大器U9、运算放大器U10、运算放大器U11、运算放大器U12、电容C1、电容C2、电容C3、电容C4、电容C5、乘法器A1、乘法器A2、乘法器A3、乘法器A4、乘法器A5、乘法器A6、乘法器A7、乘法器A8、外围电阻以及两个正弦信号源。本发明的有益效果是：通过将两个含有磁控忆阻器模型的Duffing‑Van der pol忆阻混沌振子电路进行耦合，实现了两个混沌系统的同步。

摘要： 本发明公开一种混沌振子电路和基于混沌理论的微弱信号检测系统，属于微弱信号检测领域。包括：混沌振子电路输出端接参数调节测量模块；参数调节测量模块包括：标准信号源，用于产生6GHz的标准正弦信号，输出至分频器；分频器，用于将标准信号等分为1/2、1/4…频率的信号，输出至控制模块；控制模块，用于根据分频后信号生成扫频范围，对扫频范围内的每个频率：根据选中频率调节第一反馈系数可调放大器、第二反馈系数可调放大器的放大比例系数，使得混沌振子电路处于混沌临界状态；采样此时混沌振子电路输出信号，若其方差超过设定阈值，则待测信号包含当前选中频率信号。本发明通过混沌系统所处状态检测出是否含有周期信号，提高探测精度和可靠性。

摘要： 本发明公开的属于超再生接收机技术领域，具体为一种基于超再生混沌振子的新型超再生接收机及其使用方法，包括低噪声放大器、超再生混沌振子、超再生振荡器、包络检波器、低通滤波器和判决模块，所述低噪声放大器的电性输出端与所述超再生混沌振子电性连接，所述超再生混沌振子的电性输出端与所述超再生振荡器电性连接，该种基于超再生混沌振子的新型超再生接收机及其使用方法，通过超再生混沌振子的输出信号作为二次激发源，规避了混沌态的检测和识别，避免了加入外部周期性策动力，利用混沌状态对噪声不敏感性和对微弱周期信号的高响应能力，从而能实现接收机的高灵敏度接收。

摘要： 本发明公开了一种提高Duffing混沌振子检测微弱谐振信号抗噪声能力的方法，建立修改非线性恢复力项系数和阶数的Holmes‑Duffing方程，将其变换为任意频率的Holmes‑Duffing系统状态方程，求解最大Lyapunov指数，由最大Lyapunov指数的正负符号变化确定Duffing系统幅值反向减法算法的临界阈值，利用改进后的Holmes‑Duffing方程和幅值反向减法算法，对开环扫频获取的实际幅频特性曲线进行不同噪声方差下的微弱谐振信号检测。本发明在检测微弱谐振信号方面具有更强的抗噪声干扰的能力，且检测精度很高，相对误差较小，在实际应用中具有重大意义，因此具有良好的应用前景。