基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法

针对噪声背景下多频微弱信号检测难题，提出一种基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法。首先对信号不同频段进行频率变尺度二次采样压缩处理，使每个频段满足随机共振条件。再经过随机共振系统使多个微弱信号频率成分分别得到增强，各段增强信号在合成前对各个频段的共振输出进行带通滤波处理，只保留增强段的信号成分。最后将得到的分段加强信号进行合成，实现多频微弱信号的检测。仿真和实际信号分析结果表明，所提方法简单易行，很好地实现了多频微弱信号的检测，能有效提高信噪比，具有良好的工程应用前景。

基于改进移频变尺度随机共振的齿轮故障诊断

为了解决传统的移频变尺度随机共振只对单一参数进行优化,忽略各个参数之间交互作用的不足,提出了一种改进移频变尺度随机共振的算法。首先利用移频变尺度对大参数信号进行预处理;其次以最大信噪比为优化目标,采用改进鱼群算法对系统参数进行同步优化;最终实现齿轮故障微弱特征信号的最优提取。研究结果表明,该算法可以将噪声能量转移到微弱特征信号上,提高信噪比,并对齿轮进行故障诊断,且相对于传统的移频变尺度随机共振以及小波阈值降噪而言更加优越。该文提出的算法可用于强噪声环境下的齿轮故障诊断,为农业机械中齿轮故障诊断研究提供了参考。

自适应移频变尺度随机共振在故障诊断中的应用

针对移频变尺度随机共振系统参数选择困难的问题,提出了一种基于时频指标的自适应移频变尺度随机共振算法.该算法选用了最高谱峰位置(频域)及过零间距方差(时域)作为优化目标函数,避开了以信噪比等为目标函数时需要预先知道目标信号确切频率的不足,能够自适应地获取最优系统参数,以最大信噪比检测出微弱周期信号.同时,由于移频变尺度随机共振的选用,该自适应算法突破了传统随机共振系统的限制,因此可以检测实际工程中的高频信号.仿真和故障诊断的工程应用结果表明,该自适应算法简单、易于理解,能有效地从强背景噪声中检测出高频微弱周期信号,具有较强的工程实用价值.

频移变尺度自适应随机共振在大信号检测中的应用

针对随机共振检测大信号的局限性和判断随机共振发生时刻的盲目性,提出了将基于频域信噪比的自适应算法引入频移变尺度随机共振中,自动调节双稳态系统结构参数和采样频率,自动获取随机共振状态,实现大参数信号检测.数值仿真实验结果表明,频移变尺度自适应随机共振可以从强噪声背景中提取较高频率的周期信号;能自适应地寻找到随机共振发生时刻,获得了较高的输出信噪比,在信号检测领域具有更好的应用前景.

基于粒子群优化的移频变尺度随机共振方法

针对传统的随机共振只适合于处理小参数信号以及参数难以选择的问题,提出一种基于粒子群优化的移频变尺度随机共振方法。移频变尺度随机共振将大参数的输入信号转化为小参数信号,从而满足了随机共振的小参数要求,但是系统参数仍然难以确定。以双稳态系统输出信号中低频段成分与所有频段成分的能量比作为适应度函数,通过粒子群算法对移频变尺度随机共振的系统参数进行优化,能够实现参数的自适应选取。滚动轴承实验信号的分析表明,该方法能有效地提高信号的信噪比,具有良好的工程应用前景。

自适应频移变尺度振动共振轴承故障诊断

针对广泛应用于水轮机、风电机组等设备中的滚动轴承存在早期故障难以检测的问题,提出了自适应频移变尺度振动共振轴承早期故障诊断方法。该方法利用高频周期激励促使滚动轴承振动信号中的噪声能量转向轴承故障特征频率,并自适应地频移变尺度轴承故障特征频率使其满足振动共振的小参数检测条件,最后通过参数优化最佳地检测出轴承早期故障。利用轴承实验数据验证了该方法的有效性,与最大相关峭度解卷积技术相比,所提方法的诊断结果具有一定的优势和工程应用价值。

基于改进随机共振的轴承故障诊断方法研究

滚动轴承是机械设备的主要零件,滚动轴承一旦发生故障将会导致一系列安全问题的发生,影响企业效益。因此寻找一个高效快速的滚动轴承故障诊断方法显得尤为重要。首先对随机共振原理进行理论分析,描述过阻尼布朗粒子在周期性信号和随机噪声的共同作用下,非线性双稳态系统中发生的跃迁现象。然后利用四阶龙格-库塔方法求轴承故障输出信号,通过移频变尺度方法对时间尺度进行优化,再经随机共振对故障信号进行时频分析,从而判别故障频率,主要解决了经典随机共振只能检测微弱信号的问题。结果表明:改进后的随机共振方法可以有效地提高轴承信噪比,提升轴承故障检测的准确度,为滚动轴承故障诊断提供帮助。