本文關(guān)鍵詞：基于果蠅優(yōu)化算法的自適應(yīng)隨機(jī)共振軸承故障信號(hào)檢測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)只能單參數(shù)優(yōu)化,而基于群智能算法的自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)存在優(yōu)化算法參數(shù)選取困難、收斂速度慢的缺陷,提出了基于果蠅優(yōu)化算法的自適應(yīng)隨機(jī)共振方法。該方法以雙穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出信噪比作為果蠅優(yōu)化算法的味道濃度,結(jié)合二次采樣技術(shù),自適應(yīng)選取隨機(jī)共振系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù),實(shí)現(xiàn)周期信號(hào)的特征增強(qiáng)。數(shù)據(jù)仿真與軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)分析表明,該方法簡(jiǎn)單易行,收斂速度快,能有效的檢測(cè)特征信號(hào),實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院飛行器工程系;
【基金】：國(guó)家部委預(yù)研基金資助(9140A27020214JB1446)
【分類號(hào)】：TH133.3;TP18
【正文快照】： 1981年Benzi等學(xué)者在研究古冰川氣象問(wèn)題時(shí)提出了隨機(jī)共振(Stochastic Resonance,SR)的概念[1],此后隨機(jī)共振現(xiàn)象在很多領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注。隨機(jī)共振指的是在非線性系統(tǒng)的作用下,噪聲可能起著與人們直覺相反的作用,即一定量的噪聲不僅不會(huì)降低系統(tǒng)的輸出響應(yīng),在一定程度上

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