彭敏玲(淮安生物工程高等職業(yè)學(xué)校,江蘇淮安223200)
多尺度隨機(jī)共振變換下的微弱信號(hào)檢測(cè)分析
彭敏玲(淮安生物工程高等職業(yè)學(xué)校,江蘇淮安223200)
微弱信號(hào)的自身強(qiáng)度弱,容易被高噪聲所淹沒,不利于偵測(cè)出系統(tǒng)早期的可疑故障。本文針對(duì)該問題,提出了一種在高噪聲背景下利用多尺度隨機(jī)共振變換理論進(jìn)行微弱信號(hào)的檢測(cè)的系統(tǒng),并將不利于進(jìn)行微弱信號(hào)檢測(cè)的大參數(shù)在小波分解的情況下實(shí)現(xiàn)了調(diào)頻和進(jìn)一步分析,滿足絕熱近似條件,提升微弱信號(hào)檢測(cè)效果。
多尺度;隨機(jī)共振;微弱信號(hào)檢測(cè)
傳統(tǒng)的基于線性設(shè)備進(jìn)行的微弱信號(hào)檢測(cè)時(shí)通過抑制信噪比來進(jìn)行的,對(duì)原有信號(hào)產(chǎn)生了傷害。但隨機(jī)共振理論下,人們發(fā)現(xiàn)噪聲對(duì)微弱信號(hào)檢測(cè)有正向利用價(jià)值,能夠提升系統(tǒng)故障診斷的效率。
微小的噪聲很有可能在隨機(jī)力的作用下引發(fā)系統(tǒng)發(fā)生非線性條件下的演化,從而增加系統(tǒng)的噪聲。但是這種現(xiàn)象不但沒有造成輸出信號(hào)的強(qiáng)度降低,反而對(duì)其起到增強(qiáng)作用[1],這種由無序作用對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的有序輸出影響被稱為“隨機(jī)共振效應(yīng)”。
隨機(jī)共振產(chǎn)生需要三個(gè)必要的條件,包括雙/多穩(wěn)態(tài)非線性系統(tǒng)、微弱輸入信號(hào)、噪聲,其中雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)是進(jìn)行該現(xiàn)象研究的基礎(chǔ),受噪聲τ(t)及外部周期驅(qū)動(dòng)力u(t)的作用并建立相應(yīng)的非線性研究模型:
當(dāng)系統(tǒng)中引入一定量值的噪聲,則會(huì)在系統(tǒng)內(nèi)出現(xiàn)噪聲和信號(hào)的協(xié)同作用[2],從而使得勢(shì)阱發(fā)生不平衡傾斜,質(zhì)點(diǎn)向另一勢(shì)阱發(fā)生遷移,在遷移的過程中會(huì)發(fā)生能量轉(zhuǎn)化,從而實(shí)現(xiàn)噪聲放大信號(hào)的抑制作用。當(dāng)外部不存在周期驅(qū)動(dòng)力和噪聲的靜態(tài)條件下,a=b=1,勢(shì)壘位置x=0且勢(shì)阱阱底位置為x=±1,勢(shì)壘高度可確定為1/4.如果增加周期外力的作用和噪聲,則此時(shí)模型(1)的公式則可以轉(zhuǎn)化為:
為了研究非線性雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)是否進(jìn)入隨機(jī)共振的指標(biāo),需要確定信號(hào)功率與噪聲功率的比值SNR,那么該公式則可以表達(dá)為,其中Ps(φ0)為信號(hào)功率密度,Pn(φ0)為信號(hào)頻率內(nèi)的區(qū)域強(qiáng)度。SNR值越大,則說明系統(tǒng)的信號(hào)能力越強(qiáng)。
系統(tǒng)硬件應(yīng)包括噪聲源、雙穩(wěn)隨機(jī)共振電路、電壓極性轉(zhuǎn)換電路、A/D轉(zhuǎn)換電路、單片機(jī)模塊以及電源電路等6個(gè)基礎(chǔ)部分和兩處核心的控制調(diào)節(jié)器,用于硬件調(diào)控和共振電路系統(tǒng)參數(shù)的調(diào)節(jié),分別選用適型的數(shù)字控制器NUC130和x9511。在整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)的試驗(yàn)過程中,需要一個(gè)穩(wěn)定的可以實(shí)現(xiàn)噪聲強(qiáng)度調(diào)節(jié)的供聲源,來模擬實(shí)際工作過程中可能出現(xiàn)的高強(qiáng)度背景噪聲[3],本系統(tǒng)根據(jù)最小系統(tǒng)模塊,A/D轉(zhuǎn)換模塊和波形調(diào)整模塊共同構(gòu)成了單片機(jī)系統(tǒng),來實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定高斯白噪聲的提供。
圖1 隨機(jī)共振電路的設(shè)計(jì)
設(shè)計(jì)在仿真軟件Multisim 12.0的環(huán)境下對(duì)共振電路的時(shí)域進(jìn)行驗(yàn)證,并按照不同的信號(hào)幅值、采樣頻率,調(diào)節(jié)系統(tǒng)的參數(shù),從而使系統(tǒng)在一定的信號(hào)和噪聲能量下發(fā)生雙勢(shì)阱偏移[4],實(shí)現(xiàn)信號(hào)頻率的躍遷。具體的檢測(cè)分析方法如下:
2.2.1 多尺度隨機(jī)共振下的小參數(shù)微弱信號(hào)檢測(cè)
根據(jù)小波變化的時(shí)頻局部化的優(yōu)化特質(zhì),可對(duì)該小波變化進(jìn)行多尺度頻率的成分分解,非線性雙穩(wěn)系統(tǒng)對(duì)噪聲強(qiáng)度和頻率具有較強(qiáng)的選擇特性,那么就需引入尺度因子來調(diào)節(jié)各尺度信號(hào)成分的大小,再將不同尺度的分解信號(hào)輸入到雙穩(wěn)系統(tǒng)中。那么可以認(rèn)定的是不同的含噪聲信號(hào)經(jīng)過變換后對(duì)隨機(jī)共振必然產(chǎn)生差異性的影響。為了進(jìn)行多尺度隨機(jī)共振變換下的微弱信號(hào)研究,本文按照4層小波尺度對(duì)原始信號(hào)S(t)進(jìn)行分解,獲得近似信號(hào)f1-f4.對(duì)其中的一組信號(hào)f3與尺度噪聲信號(hào)p1-p4進(jìn)行重新系統(tǒng)分組,形成新的雙穩(wěn)信號(hào)單元,4組信號(hào)單元求取平均值后,即為該雙穩(wěn)系統(tǒng)的輸出信號(hào)。
圖2 大參數(shù)信號(hào)FTT變換頻譜圖
2.2.2 多尺度隨機(jī)共振下的大參數(shù)微弱信號(hào)檢測(cè)
不是所有的信號(hào)都是符合絕熱近似條件的信號(hào),那么當(dāng)信號(hào)不符合條件時(shí),我們將之稱為與小參數(shù)對(duì)應(yīng)的大參數(shù)。那么在基于絕熱近似理論的前提下,在系統(tǒng)引入周期信號(hào),系統(tǒng)則不再保持平衡狀態(tài),出現(xiàn)雙勢(shì)阱周期的交替變換并發(fā)生躍遷,那么當(dāng)位于時(shí)刻t1時(shí),系統(tǒng)處于勢(shì)函數(shù)組小智的概率可以確定為n1±(t),從該時(shí)刻到躍遷的概率為n2±(t),結(jié)合歸一條件n1±(t)+n1?(t)=1以及n1±(t)的主導(dǎo)方程n1±(t)=-n2±(t)n1±(t)+n2?(t)n1?(t),獲得躍遷概率n2±(t)的表達(dá)式,該表達(dá)式為指數(shù)型:
圖3 大參數(shù)信號(hào)FTT變換頻譜圖
在實(shí)現(xiàn)小參數(shù)、大參數(shù)下的微弱信號(hào)的檢測(cè)分析后,繼續(xù)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的參數(shù),直至系統(tǒng)的勢(shì)壘高度高于輸入信號(hào)和噪聲的能量值,此時(shí)輸入的信號(hào)頻率無法越過勢(shì)壘高度,逐漸進(jìn)入無序信號(hào)輸出,可以認(rèn)定此時(shí)系統(tǒng)的隨機(jī)共振效應(yīng)消失。
基于隨機(jī)共振理論,可以認(rèn)識(shí)到傳統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)下對(duì)噪聲比進(jìn)行抑制的情況下,不僅不利于對(duì)微弱信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),還容易對(duì)原有信號(hào)造成損傷。尤其是對(duì)于某些非線性系統(tǒng)而言,傳統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)方式容易造成在高噪聲條件下的微弱信號(hào)淹沒,影響故障早期特征的發(fā)現(xiàn)。本文在隨機(jī)共振理論的基礎(chǔ)上,基于多尺度隨機(jī)變換的原則結(jié)合近似絕熱理論,對(duì)小參數(shù)信號(hào)的微弱信號(hào)進(jìn)行了有效檢測(cè),同時(shí)面對(duì)大參數(shù)信號(hào),則利用歸一變換的原則對(duì)原參數(shù)信號(hào)進(jìn)行小波分解獲得符合絕熱近似理論條件的可輸入信號(hào)。根據(jù)仿真分析和試驗(yàn)結(jié)果,均表明該系統(tǒng)能夠解決日常生活中大小信號(hào)參數(shù)的微弱信號(hào)檢測(cè)問題。
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