[发明专利]基于锁相环的Duffing振子弱信号时域检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号处理领域，具体为一种检测微弱周期信号的方法。

背景技术

传统微弱信号检测方法在检测信噪比极低的信号时效果很差，而Duffing振子混沌系统由于具备对初值极端敏感、对噪声具有较好免疫力等优点，在检测微弱信号时能够表现出良好检测效果。作为一种新的微弱信号检测方法，混沌振子方法不是消除噪声，而是从噪声背景中提取信号，针对其独特性可将其应用到实际的工程中，包括纳伏级微弱信号检测、转子早期故障诊断、齿轮早期疲劳裂纹检测、汽车飞轮壳检测、数字水印、超声检漏、电网局部放电的窄带干扰等方面。

在混沌系统的策动力为不同的数值时，系统的运动状态在固定点、同宿轨道、分岔、混沌、临界周期、大尺度周期等各个状态之间转变。基于混沌理论进行信号检测的原理就是构造一个混沌系统，该系统只对特定信号敏感。设置该混沌系统参数使其处于临界运动状态，当外界出现系统所敏感的信号时，虽然信号很微弱，也会使系统的运动状态发生质变。这样，我们就可以根据系统状态的转变来检测出要检测的微弱信号。

精确快速地确定相变阈值是用Duffing振子检测信号的先决条件，也直接关系到微弱信号检测的门限和质量。传统上用梅尔尼科夫函数进行理论计算得到混沌阈值r_c的粗略估计值。但目前尚无解析方法求得从混沌状态跳变到大尺度周期状态的相变阈值r_d，可以通过多次实验观测系统相变来确定系统阈值(Ma X M,Zhang B T.Weak signal detecting of gas concentration based on Duffing chaotic oscillator[C]//Computer Application and System Modeling(ICCASM),2010International Conference on.IEEE,2010,1:V1-183-V1-186.)，但这种方法效率很低，受人为因素的影响较大，经常会出现误判的情况。一些学者尝试利用梅尔尼科夫函数及混沌状态下的Lyapunov指数等方法确定相变阈值(Xian-Min M.Detecting of Coal Gas Weak Signals Using Lyapunov Exponent Under Strong Noise Background[C]//Intelligent System Design and Engineering Applications(ISDEA),2013Third International Conference on.IEEE,2013:583-586.)，方法较实验方法在精度上有了很大的改进，但求解过程较复杂，计算量较大且不直观。

混沌振子检测系统对与其策动力频率相差不大的微弱信号敏感，对与其策动力频率相差较大的信号具有极强的免疫作用。然而现有的基于Duffing振子检测微弱信号的方法，只能检测频率已知的微弱周期信号。而现实中待测信号频率往往是未知的。为了能够检测未知频率的微弱信号，采用Duffing振子阵列的方法检测未知频率的信号，即用很多个不同参考频率的杜芬振子来实现一个频段的检测(Li J,Shen Y.The Study of Weak Signal Detection Using Duffing Oscillators Array[C]//Testing and Diagnosis,2009.ICTD2009.IEEE Circuits and Systems International Conference on.IEEE,2009:1-4.)，但这种方法需要较多杜芬振子组成的阵元，在宽频信号检测及实际工程中不易操作和实现。