中山登高车出租， 登高车出租， 中山登高车出租公司   登高车微小震动频率识别研究现状？

    中山登高车出租， 登高车出租， 中山登高车出租公司   登高车微小震动频率识别研究现状？   针对微弱信号的频率检测问题，已有一系列的研究成果。根据频率识别方法的不同进行分类，具有代表性的方法有以下几种。 

   (1)利用间歇混沌振子列方法识别微弱信号频率。此方法虽然改善了系统的检测效率，但使得系统结构变得非常复杂，成本增大，且会引入更多噪声。在识别未知信号频率时利用了阵发混沌现象，但由于阵发混沌现象的产生受到相变过渡带的影响，检测精度较低。利用适应步长型间歇混沌振子舰船线谱的频率，信噪比为 −37dB。采用变尺度双耦合间歇混沌振子，实现了仅用单个 Duffing 振子对未知信号频率的估计。 

    (2)利用混沌系统的相变检测微弱信号的频率，但是相变需要直接通过肉眼观察，具有一定的主观性，容易发生误判，可信度不高。另外此方法需要不断地改变系统参数，具有不确定性和效率低，过程复杂的缺点。利用混沌轨迹的微扰控制方法识别微波系统中微弱信号频率。提出将 Duffing 系统中的非线性恢复力用 −x5 +x7 替换，提出变尺度方法，基于相平面变化识别微弱信号频率。 

   (3)利用频谱图检测微弱信号的频率。基于不含内置周期驱动力的 Duffing 系统，将待检测信号直接输入到检测系统，对输出信号作频谱分析，通过观察待测信号的频谱图，获得正弦信号的频率。避免了利用多振子阵列检测增加复杂度问题。 

   (4)利用频率——输出值方差图识别微弱信号频率。利用 Duffing 系统输出值的方差峰值与遗传算法相结合检测信号频率。此法与传统的检测机理不同，相互之间不冲突，它与谱估计、阵列信号处理等方法结合，取长补短，是一种新的检测方法。

   (5)特殊状态下识别微弱信号频率。使用 L-Y 系统的大周期态相轨迹运动实现频率测量的方法。但此方法需要在系统处于大周期态情况下才能实现。 

   (6)利用凸峰频率识别法识别微弱信号频率。首次使用变尺度凸峰法，通过观察参考信号频率分岔图是否有凸峰现象，确定待检测信号频率，信噪比达到了 −51d B。将凸峰频率识别法应用于时滞 Mathieu-Duffing 振子上识别微弱待检测信号频率。基于变尺度 Duffing 系统对变尺度凸峰频率识别法进行了优化。 

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     2)相位识别研究现状： 相位是微弱信号参数估计之一。虽然没有频率、振幅重要，但是其存在会导致频率识别出现误差，出于精度的要求，相位研究很有必要。由于谐波微弱信号的相位影响了信频率和号幅值的检测，因此许多学者对微弱信号相位检测进行了深入研究。提出了相位解缠绕法，虽然这种方法较大地提高了计算效率，但只适用于较高信噪比的情况。提出利用三次和高次相位函数估计了单分量多项式相位信号的参数。研究了随机相位对 Duffing 系统的混沌控制。由于初相位的存在导致由相变方法识别频率时存在盲域，但仅给出了检测系统参数为特定值时的解决办法，没给出当初相位为一个周期内的任何值时的一般方法。利用 Duffing 振子的初值敏感性，提出了一种基于变相位周期策动力的弱信号检测方法，使 Duffing 振子能在更低信噪比下确定微弱信号是否存在。提出了策动力移相法，消除由于初始相位的存在产生的幅值检测盲域。利用最大 Lyapunov与周期策动力的关系，提出了使用曲线拟合法识别微弱信号相位的方法。但是受到系统状态变化的影响，其方法也有一定局限性。 

     3)幅值识别研究现状 ： 通过识别 Duffing 系统输出的相轨迹判断输出状态是否改变，根据状态改变所需满足的条件估计信号的幅值。首次将增量谐波平衡法运用到时滞随机 Van  der  Pol-Duffing 方程识别微弱信号幅值。基于随机变尺度 SD 系统识别了高铁轴箱轴承早期故障信号的幅值。给出了具有时滞和色噪声双势阱变量随机微分方程的弱信号幅值计算公式，该方法只适用于论文中给出的条件。 实际上，利用非线性动力系统识别微弱信号参数的实质是：通过系统相平面拓扑结构的根本变化来判断早期微弱信号的存在性，进而识别微弱信号的参数。因此，非线性动力系统可作为微弱信号参数识别系统的必要条件有四个：一是系统具有丰富的动力学行为；二是系统对微弱信号有极强的敏感性，相平面有明显的突变；三是方便解析地分析系统动力学特性转迁的参数影响；四是对一定功率的噪声具有较强的抗干扰能力或利用随机动力学原理可确定系统发生动力学行为转迁的阈值。在选择非线性系统作为识别系统时，可秉承系统简单化原则。众所周知，由于非光滑因素的存在，即使是简单分段非线性系统也会呈现出丰富的非线性动力学行为。因此，基于高维非线性动力学和随机动力学原理，构建非光滑系统作为早期微弱信号识别系统，开展微弱信号参数识别，成为科学研究与工程实际中的创新课题。

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