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      提高采樣頻率實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振用于高頻信號(hào)檢測(cè)

      2010-12-08 09:05:24張良斌
      關(guān)鍵詞:襄樊調(diào)幅共振

      張良斌

      (襄樊學(xué)院 機(jī)械與汽車工程學(xué)院,湖北 襄樊 441053)

      提高采樣頻率實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振用于高頻信號(hào)檢測(cè)

      張良斌

      (襄樊學(xué)院 機(jī)械與汽車工程學(xué)院,湖北 襄樊 441053)

      針對(duì)隨機(jī)共振僅適合于低頻信號(hào)的約束,對(duì)隨機(jī)共振技術(shù)運(yùn)用于強(qiáng)噪聲背景下的高頻信號(hào)檢測(cè)進(jìn)行研究,提出提高采樣頻率的方法,使高頻信號(hào)變換成低頻信號(hào). 數(shù)值仿真表明,此方法檢測(cè)單頻信號(hào)效果顯著,檢測(cè)調(diào)幅信號(hào)是有效的.

      隨機(jī)共振;采樣信號(hào);采樣頻率;調(diào)幅信號(hào)

      近20年來(lái),在許多自然科學(xué)領(lǐng)域,隨機(jī)共振的理論和實(shí)驗(yàn)成果得到了廣泛的應(yīng)用. 在機(jī)械工程中,可以應(yīng)用隨機(jī)共振來(lái)檢測(cè)機(jī)械故障[1-5]. 但隨機(jī)共振已有的理論僅適用于低頻率、低噪聲的小參數(shù)信號(hào). 為了利用隨機(jī)共振實(shí)現(xiàn)較高頻率微弱信號(hào)的檢測(cè),文獻(xiàn)[6, 7]提出了調(diào)制隨機(jī)共振方法,通過(guò)振幅調(diào)制和頻率調(diào)制產(chǎn)生易發(fā)生隨機(jī)共振的低頻分量,通過(guò)雙穩(wěn)系統(tǒng)產(chǎn)生隨機(jī)共振;文獻(xiàn)[8]提出尺度變換方法、文獻(xiàn)[9]提出二次采樣方法,將較高頻率信號(hào)變換為較低頻率信號(hào)從而實(shí)現(xiàn)利用隨機(jī)共振檢測(cè)高頻信號(hào)的目的. 本文研究用提高采樣頻率的方法實(shí)現(xiàn)將高頻信號(hào)變換為低頻信號(hào),通過(guò)雙穩(wěn)系統(tǒng)產(chǎn)生隨機(jī)共振.

      1 提高采樣頻率實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振的原理

      非線性雙穩(wěn)系統(tǒng)在單頻信號(hào) a sin(2π ft)和高斯白噪聲ζ(t)作用下的動(dòng)力學(xué)方程為

      式(1)中,a是被檢測(cè)微弱周期信號(hào)的振幅;f是被檢測(cè)弱周期信號(hào)的頻率;ζ(t)是背景噪聲,統(tǒng)計(jì)性質(zhì)為ζ(t) =0, ζ( t )ζ(t ′)= 2D1δ(t). 由于式(1)的復(fù)雜性,目前沒(méi)有分析解,只能用微分方程數(shù)值解法,通常采用四階Runge-Kutta算法對(duì)式(1)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,如下式

      圖1 式(2)的輸出頻譜圖 μ=1, a= 0.3, D1=0.5

      事實(shí)上,在實(shí)際檢測(cè)中首先對(duì)有背景噪聲的被測(cè)信號(hào) s( t) =a sin(2π ft) + ζ采集數(shù)據(jù),輸入雙穩(wěn)系統(tǒng)的是離散時(shí)間信號(hào),被測(cè)信號(hào)可以由它的采樣信號(hào)精確恢復(fù). 對(duì)周期信號(hào) a sin(2π ft)采樣的結(jié)果是把連續(xù)時(shí)間信號(hào)變成離散時(shí)間信號(hào),如果信號(hào)頻率f=48Hz,對(duì)其進(jìn)行采樣的采樣頻率 fos=n? f= 24000,采樣周期是采樣點(diǎn)數(shù)取4096的信號(hào)曲線如圖2(a)所示. 如果采集的4096個(gè)采樣值不變,把采樣周期增大到迭代步長(zhǎng)采樣值間距增大了倍,信號(hào)曲線如圖2(b) 所示.從圖2(a)和圖2(b)直觀地看出,采樣點(diǎn)數(shù)和采樣值都不變,采樣值間距增大n′倍,周期信號(hào)頻率縮小n′倍,從48Hz縮小到0.01Hz.

      圖2 不同采樣值間距的信號(hào)

      受此啟發(fā),可以利用這種頻率變換方法把高頻信號(hào)換成低頻信號(hào)后輸入雙穩(wěn)系統(tǒng),以便產(chǎn)生適合于隨機(jī)共振的低頻信號(hào).

      2 數(shù)值仿真

      設(shè)被測(cè)信號(hào)頻率f=50Hz,由采樣頻率計(jì)算公式得到fos=n? f=25000,將4096個(gè)采樣數(shù)據(jù)輸入雙穩(wěn)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算時(shí)應(yīng)在式(2)前加采樣信號(hào):

      式(2)中的 a *sin(2* PI* f*(t + dt/ 2)) + N( i )換成 SN,迭代步長(zhǎng)不變. 采樣值間距增大了n′= dt ?fos=5000倍,輸出頻譜圖如圖3所示,從圖3看出D1=0.5時(shí)在頻率0.01處出現(xiàn)明顯的譜峰,D1大于和小于0.5峰值都減小. 實(shí)際頻率可以按比例還原, f = 0.01 × n′= 50Hz.

      在實(shí)際中常遇到被檢測(cè)信號(hào)與其他頻率的信號(hào)產(chǎn)生調(diào)制的現(xiàn)象,設(shè)被檢測(cè)微弱信號(hào) a sin(2π f2)的振幅被一固有信號(hào)調(diào)制后成為調(diào)幅信號(hào) a cos(2π f1t ) i cos(2π f2),把此調(diào)幅信號(hào)和背景噪聲直接輸入雙穩(wěn)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)方程為

      其中, sn( t) =a cos(2π f1t ) i cos(2π f2t)+ζ,a是被檢測(cè)微弱信號(hào)的振幅,f2是被檢測(cè)信號(hào)的頻率,f1是被檢測(cè)信號(hào)的調(diào)制頻率,ζ(t)是被測(cè)信號(hào)的背景噪聲. 例如f1=70,f2=20,調(diào)幅信號(hào)可展開(kāi)成

      其中,f1+f2= 90,f1?f2= 50.

      對(duì) sn( t)采集數(shù)據(jù),采樣頻率 fos= 500 × 50=25000,把SN換成調(diào)幅信號(hào)后數(shù)值計(jì)算的輸出頻譜圖如圖4所示. 從圖4看到有兩個(gè)明顯峰值,大峰值按比例還原實(shí)際頻率是0.01× n′=50Hz,小峰值按比例還原實(shí)際頻率是0.018 × n′=90Hz,由式(4)可以得出f1和f2的頻率. 如果被測(cè)信號(hào)是兩個(gè)單頻信號(hào)相加的混合信號(hào),也可用此法測(cè)頻率.

      圖3 采樣信號(hào)的輸出頻譜圖

      圖4 調(diào)幅信號(hào)的輸出頻譜圖

      3 結(jié)語(yǔ)

      本文分析了采樣信號(hào)的采樣頻率和被測(cè)信號(hào)頻率之間的關(guān)系,針對(duì)隨機(jī)共振僅適合于低頻信號(hào)的約束,提出了用提高采樣頻率的方法實(shí)現(xiàn)高頻信號(hào)隨機(jī)共振. 通過(guò)數(shù)值仿真表明,此方法在檢測(cè)高頻微弱信號(hào)方面具有有效性和優(yōu)越性,也可檢測(cè)調(diào)幅信號(hào)和混合信號(hào),為微弱信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題提供了良好的解決途徑.

      [1] ZHANG LIANGYING, CAO LI, WU DAJIN, et al. Stochastic resonance in linear regime of a single-mode laser[J]. Chinese Physics Letters, 2003, 20 (1): 25-27.

      [2] BERDICHEVSKY V, GITTERMAN M. Stochastic resonance in linear systems subject to multiplicative and additive noise[J]. Physical Review, 1999, 60(2):1494-1499.

      [3] 肖方紅, 閆桂榮, 韓雨航. 雙穩(wěn)隨機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)信號(hào)調(diào)制噪聲效應(yīng)的數(shù)值分析[J]. 物理學(xué)報(bào), 2004, 53(2): 0396-0400.

      [4] 祝恒江, 李 蓉, 溫孝東. 利用隨機(jī)共振在強(qiáng)噪聲下提取信息信號(hào)[J]. 物理學(xué)報(bào), 2003, 52 (10): 2404-2408.

      [5] 揚(yáng)定新, 胡蔦慶. 隨機(jī)共振在微弱信號(hào)檢測(cè)中的數(shù)值仿真[J]. 國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2003, 25 (6): 91-94.

      [6] 林 敏, 黃詠梅. 基于調(diào)制隨機(jī)共振的轉(zhuǎn)子故障早期檢測(cè)[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2006, 26 (8): 128-131.

      [7] 張良斌, 張良英. 基于頻率調(diào)制隨機(jī)共振的弱周期信號(hào)檢測(cè)[J]. 噪聲與振動(dòng)控制, 2008, 28 (3): 17-20.

      [8] 范勝波, 王太勇, 冷永剛, 等. 基于變尺度隨機(jī)共振的弱周期性沖擊信號(hào)的檢測(cè)[J]. 中國(guó)機(jī)械工程, 2006, 17(4): 387-390.

      [9] 冷永剛, 王太勇. 二次采樣用于隨機(jī)共振從強(qiáng)噪聲中提取弱信號(hào)的數(shù)值研究[J]. 物理學(xué)報(bào), 2003, 52(10): 2432-2437.

      (責(zé)任編輯:饒 超)

      To Detect High-frequency Signals with Stochastic Resonance by Improving Sampling Frequency

      ZHANG Liang-bin
      (School of Mechanical and Automotive Engineering, Xiangfan University, Xiangfan 441053, China)

      High-frequency signal detection under heavy noise background by using random resonance technology was studied. Random resonance technology only applied to detect very low-frequency signals, the method of increasing the frequency of sampling was proposed, which could turn high-frequency signals into low-frequency signals. The numerical simulation shows that this method not only detects single-frequency signals well, also detects AM signals well.

      Stochastic resonance; Sampling signal; Sampling frequency; AM signal

      TM307

      A

      1009-2854(2010)02-0039-03

      2010-01-10;

      2010-01-29

      湖北省教育廳重點(diǎn)科研基金項(xiàng)目(D200725001)

      張良斌(1959— ), 男, 湖北襄樊人, 襄樊學(xué)院機(jī)械與汽車工程學(xué)院講師.

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