[发明专利]多尺度噪声调节随机共振的微弱信号检测

权利要求书

1.通过对含噪信号进行小波包变换预处理，即对信号进行分解，根据信息熵选取最优小波包树，然后对最优小波包树去噪并重构，将重构后的信号通过二阶增强型随机共振系统输出得到目标信号。

2.根据权利要求1，进行小波变换预处理时，分解层数j首先要满足以下不等式：

其中,j_f为小波包分解得层数，F_sample为信号采样频率，F_fault为轴承故障特征频率；这样与待测频率靠近的其它目标频率要被分解到不同的小波包节点中；根据Coifman和Wickerhauser提出的小波包最佳基算法寻找最优小波包基，确定j后就可以通过WPT和最优小波包基获得终端多尺度小波包系数集合Θ；把Θ调整成为的多尺度噪声调节模式，计算第j层所有小波系数的均值m和方差σ，假设第j层上每个小波系数的分量个数为I，则第j层所有的小波系数均值和方差分别为：

其中，p为第j层的第p个系数，对第j层小波系数进行阈值去噪，阈值函数为：

最后，利用公式重构方程：

获得调节后的新信号。

3.基于权利要求1，在对轴承内圈，外圈，滚子三种故障特征频率进行检测时。采用所提方法来识别这些频率具体步骤如下：

(1)采用希尔伯特变换对信号进行解调，获取信号包络x(t)；

(2)对于给定的信号，首先确定信号的采样频率、计算轴承的故障特征频率，然后确定小波包分解得层数，对信号进行j层分解，并且提取每层小波系数；

(3)根据小波系数的信息熵寻找最佳小波包树；

(4)根据最佳小波包基计算第j层小波系数的均值m和方差σ，并根据均值和方差对小波系数进行去噪，去噪后用以下公式进行重构：

(5)将重构信号输入到二阶随机共振系统中，得到相应的输出信号y(t)；

(6)用傅里叶变换对输出信号进行频谱分析，频谱Y(f)中是否存在目标频率。