谐振式微悬臂梁传感器广泛应用于环境监测、质量控制、食品安全等领域,由于其输出信号微弱,易受到噪声等因素的干扰,因此可靠地提取出谐振器输出的微弱谐振信号比较困难,而Duffing混沌振子具有对微弱信号敏感、对噪声免疫的特点,常用于微弱信号检测。本文对基于Duffing振子的弱谐振信号检测算法进行了研究。研究了Duffing振子检测系统及其状态判别的Lyapunov指数算法,通过最大Lyapunov指数符号的变化来判定系统状态,从而确定了系统的临界阈值。研究了微弱谐振信号峰值检测的正向加法算法和反向减法算法,并建立了理论幅频特性曲线模型,测试了两种算法在不同噪声水平下检测微弱谐振信号的准确性。以实际采集的幅频特性曲线作为检测模型并对两种算法进行实验验证,证明了减法算法比加法算法更加优越,可以检测幅值较大的信号,且检测精度高于开环检测的±3Hz误差。通过修改Duffing方程的非线性恢复力项系数改善了系统信噪比,使得添加噪声方差0.01后的系统可以有效地检测到谐振信号,从而提高了系统检测性能。建立了理论相频特性曲线模型,分析了振动信号的热相漂移及其对检测系统的影响。在无频偏条件下,构建了相位振子阵列并检测了100 k Hz的热相漂移谐振信号,通过缩减相位振子阵列范围到-90°±47°,改善了35μm厚度以下谐振梁相位偏移的检测问题。在频偏-40 Hz条件下,通过搭建频偏振子阵列改善了频率偏移导致的检测失效问题。基于理论相频特性曲线的检测模型,开展了相位与频率偏移的谐振信号仿真测试,并通过降幅值法改善方案,提高了系统检测性能。结果表明,基于Duffing振子的弱谐振信号检测算法能够有效的提取谐振器输出的微弱谐振信号,且系统的抗噪声性能较好、检测精度较高,在谐振器信号检测领域具有良好的应用价值。