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1、2011年6月噪声与振动控制第3期文章编号：1006-1355(2011)03-0156-06微弱信号检测方法的现状分析1121夏均忠，刘远宏，冷永刚，葛纪桃（1.军事交通学院汽车工程系，天津300161；2.天津大学机械工程学院，天津300072）摘要：强噪声背景下微弱特征信号检测，一直是工程应用领域的难题。系统地研究基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法，分析各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法；频域检测法中分析最为常用
2、的频谱分析法；时频分析法中主要分析应用范围最广的短时Fourier和小波变换；基于非线性理论的检测法中重点分析随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。关键词：振动与波；微弱信号检测；时域；频域；随机共振中图分类号：TN911.23文献标识码：ADOI编码：10.3969/j.issn.1006-1355-2011.03.037AnalysisofMethodsofWeakSignalDetection1121XIAJun-zhong,LIUYuan-h
3、ong,LENYong-gang,GEJi-tao(1.AutomotiveEngineeringDepartment,MilitaryTransportationUniversity,Tianjin300161,China2.SchoolofMechanicalEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Weakcharacteristicsignaldetectionembeddedinstrongnoisebackgroundis
4、adifficultprobleminengineeringapplications.Inthispaper,themethodsofweaksignaldetectionintimedomain,frequencydomain,time-frequencydomainbasedonlineartheoryandnon-lineartheory,aresystematicallystudied.Thebasicprinciplesandcharacteristicsofthesemethodsareanaly
5、zed.Inthemethodsofcorrelationdetectioninthetimedomain,samplingintegral,digitalaveragingandtimeaveragingareanalyzed;whileinthemethodoffrequencydomaindetection,thewidelyusedmethodoffrequencyspectrumanalysisisstudied.Inthemethodoftime-frequencydomainanalysis,t
6、hewidelyappliedSTFTandwavelettransformationareanalyzed.Thestochasticresonanceisemphasizedinthemethodbasedonthenonlineartheory.Finally,itisconcludedthatthemethodsofweaksignaldetectionbasedonthenonlineartheoryandcombinedmethodsmaybecomearesearchconcentrationi
7、nthefuture.Keywords:vibrationandwave;weaksignaldetection;timedomain;frequencydomain;stochasticresonance微弱信号检测技术是运用电子学、信息论、计算如在机械设备处在故障早期阶段时，故障对应的各机和物理学等方法，研究被测信号和噪声的统计特类特征信号往往以某种方式与其它信源信号混合，性及其差别；采用一系列信号处理方法，从噪声中检使得特征信号相当微弱；同时设备在工作时，又有强测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和
8、技噪声干扰。因此，特征信号多为低信噪比的微弱信[1,2]术应用需要的检测技术。号。微弱信号检测特点是第二，要求检测具有一定的快速性和实时性。第一，在较低的信噪比中检测微弱信号。造成工程实际中所采集的数据长度或持续时间往往会受信噪比低的原因，一方面是由于特征信号本身十分到限制，这种在较短数据长度下的微弱信号检测在微弱；另一方面是由于强噪声干扰使得信噪比降低。诸如通讯、雷达、声纳、地震、工业测量、机械系
