【摘要】：為了解決傳統(tǒng)的移頻變尺度隨機(jī)共振只對(duì)單一參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,忽略各個(gè)參數(shù)之間交互作用的不足,提出了一種改進(jìn)移頻變尺度隨機(jī)共振的算法。首先利用移頻變尺度對(duì)大參數(shù)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理;其次以最大信噪比為優(yōu)化目標(biāo),采用改進(jìn)魚群算法對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行同步優(yōu)化;最終實(shí)現(xiàn)齒輪故障微弱特征信號(hào)的最優(yōu)提取。研究結(jié)果表明,該算法可以將噪聲能量轉(zhuǎn)移到微弱特征信號(hào)上,提高信噪比,并對(duì)齒輪進(jìn)行故障診斷,且相對(duì)于傳統(tǒng)的移頻變尺度隨機(jī)共振以及小波閾值降噪而言更加優(yōu)越。該文提出的算法可用于強(qiáng)噪聲環(huán)境下的齒輪故障診斷,為農(nóng)業(yè)機(jī)械中齒輪故障診斷研究提供了參考。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional frequency shift variable scale stochastic resonance can only optimize a single parameter and ignore the interaction between the parameters, an improved frequency shift variable scale stochastic resonance algorithm is proposed. Firstly, the large parameter signal is preprocessed by frequency shift and variable scale. Secondly, the improved fish swarm algorithm is used to synchronize the system parameters with the maximum signal-to-noise ratio as the optimization target. Finally, the optimal extraction of the weak characteristic signal of gear fault is realized. The results show that the proposed algorithm can transfer the noise energy to the weak signal, improve the signal-to-noise ratio (SNR) and fault diagnosis of gears, and is superior to the traditional frequency shift variable scale stochastic resonance and wavelet threshold noise reduction. The algorithm proposed in this paper can be used for gear fault diagnosis in strong noise environment and provides a reference for the research of gear fault diagnosis in agricultural machinery.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;安徽獵豹汽車有限公司;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2012AA06A406)
【分類號(hào)】：TH132.41

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本文編號(hào)：2302746