1.一种基于随机共振与混沌协同的井下微弱特征信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立双稳态Duffing系统随机共振模型，如下所示：3

其中，k是阻尼比，‑ax+bx是非线性恢复力，a和b是大于零的实系数，s(t)是特征信号，n(t)为背景噪声信号；

步骤2：对双稳态Duffing系统随机共振模型进行尺度变换；

步骤3：将尺度变换后的姿态测量信号输入双稳态Duffing系统随机共振模型，使系统输出处于混沌至大尺度周期的临界态；

步骤4：将两个双稳态Duffing系统随机共振模型的输出误差作为自适应控制器的输入，并根据两个双稳态Duffing系统随机共振模型方程建立控制目标；

其中，双稳态Duffing系统随机共振模型的输出误差作为自适应控制器的输入包括：对于Duffing主系统，根据公式(1)可建立系统方程：其中，Acosωt是驱动信号， 是待测信号；

对于Duffing受控系统，建立系统方程：将(3)和(2)式相减，可得

其中，e1＝x‑xd,e2＝y‑yd，xd表示Duffing主系统中的变量x，u＝‑Ke1+3xxde1+θ1sin ωt+θ2cos ωt为控制量；

步骤5：构造目标函数，即Lyapunov函数，如下所示：其中，V(e)表示Lyapunov函数，K表示反馈增益，取大于1的常数；

步骤6：根据基于最速梯度下降的自适应控制算法，计算目标函数随系统输出变化的梯度，进而得到关于λ、的两个伪梯度函数，其中，伪梯度函数包括：其中，β是自适应增益，通常取大于零的常数；

步骤7：对伪梯度函数进行迭代计算，直至控制目标收敛，得出系统稳定后的控制量u是钻具弱信号在Lyapunov稳定条件下关于幅值和相位的最优估计。

2.如权利要求1所述的一种基于随机共振与混沌协同的井下微弱特征信号检测方法，其特征在于，所述步骤1中公式(1)的特征信号为 其中f0是测量信号的实际频率值，引入变尺度系数R，且R＝100·f0，t’＝Rt，此时，微弱特征信号表示为：

3.如权利要求2所述的一种基于随机共振与混沌协同的井下微弱特征信号检测方法，其特征在于，所述步骤2对数值计算的步长进行尺度变换的步骤如下：步骤201：假设采样频率为fs，则数值计算的步长为dt＝1/fs；

步骤202：引入变尺度系数R，数值计算步长变为：dt’＝Rdt＝R/fs         (7)；

步骤203：将信号输入双稳态Duffing系统随机共振模型，并令该信号的步长满足式(4)，完成对随钻测量信号的频率重构。

4.如权利要求1所述的一种基于随机共振与混沌协同的井下微弱特征信号检测方法，其特征在于，所述步骤4中的控制目标如下：令控制量

u＝‑Ke1+3xxge1+θ1sinωt+θ2cosωt        (9)其中，K是反馈增益，Ke1为 的线性近似；θ1、θ2分别作为 和的估计；λ、分别表示待恢复信号的幅值和初相角。