【摘要】：針對大型機(jī)械設(shè)備運(yùn)行環(huán)境惡劣故障特征難以提取的問題,提出一種自適應(yīng)二階雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振方法。首先系統(tǒng)輸出信號的信噪比作為蟻群算法的自適應(yīng)度函數(shù),然后采用蟻群算法優(yōu)化二階隨機(jī)共振系統(tǒng)的參數(shù)和阻尼因子,再利用優(yōu)化得到的最佳參數(shù)設(shè)置二階隨機(jī)共振系統(tǒng),最后實(shí)現(xiàn)微弱故障特征的增強(qiáng)與提取。數(shù)值仿真分析表明:該方法可以有效地提取淹沒在強(qiáng)噪聲背景下的微弱正弦信號;而且深溝球軸承滾動體故障實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明提出的方法能有效增強(qiáng)與提取滾動體故障特征頻率。仿真與實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果表明:提出的方法優(yōu)于傳統(tǒng)隨機(jī)共振方法,歸功于該方法不僅能夠利用蟻群算法并行選擇和優(yōu)化隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù),而且克服傳統(tǒng)隨機(jī)共振方法對高通濾波器的依賴。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to extract the bad fault characteristics of large mechanical equipment, an adaptive second-order bistable stochastic resonance method is proposed. Firstly, the signal-to-noise ratio of the output signal of the system is used as the adaptive function of ant colony algorithm, and then the parameters and damping factors of the second-order stochastic resonance system are optimized by ant colony algorithm, and then the second-order stochastic resonance system is set up by using the optimal parameters. Finally, the enhancement and extraction of weak fault features are realized. The numerical simulation results show that the method can effectively extract the weak sinusoidal signal submerged in the background of strong noise, and the experimental results show that the proposed method can effectively enhance and extract the fault characteristic frequency of the roller body of the deep groove ball bearing. The simulation and experimental results show that the proposed method is superior to the traditional stochastic resonance method, thanks to the fact that this method can not only use ant colony algorithm to select and optimize the parameters of stochastic resonance system in parallel. Moreover, the dependence of the traditional stochastic resonance method on the high-pass filter is overcome.
【作者單位】： 貴陽學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院;
【分類號】：TH17

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本文編號：2494391