长期以来人们一直受到噪声信号干扰的侵扰,这使得对于噪声中微弱信号检测的研究成为测量技术领域中的综合技术与尖端领域。微弱信号是淹没在噪声中的信号,微弱信号检测的主要目的是提高信噪比。只有在有效地抑制噪声的条件下放大微弱信号的幅度,才能提取出有用信号。为了从噪声中提取出有用的信号,就需要研究噪声的来源和性质,分析噪声产生的原因和规律,以及噪声的传播途径,有针对性地采取有效措施抑制噪声,研究被测信号和噪声的统计特性及其差别,以寻找出从背景噪声中检测出有用信号的理论和方法。本文介绍小波变换在微弱信号检测中的应用,利用小波变换独有的优良时—频局部化特性对信号进行处理得到故障特征信号。分析Duffing振子的混沌运动,利用振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性和对噪声的免疫力检测微弱周期信号,检测不同频率的信号需要不同频率的参考信号,通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号检测具有普遍性。提出以混沌理论和小波分析理论为基础的强干扰背景下故障信息诊断理论、方法和经验。研究小波变换在时频局部化方面的优良的变焦性能,正交小波的频带分割能力,信号的奇异点和随机噪声在小波变换下的模极大值传播特征,给出信号的消噪方法。利用正交多分辨分析对监测信号进行分解、去噪和重构,以改善监测信号的信噪比。对故障特征信号进行时域定位,提取故障特征频率。利用Duffing振子的间歇混沌运动机理,研究利用该振子的间歇混沌现象进行强噪声背景微弱故障信息诊断的原理。将监测信号作为混沌振子的外驱动信号,通过辨别振子的间歇混沌现象对故障进行诊断与识别,验证理论方法的有效性。