本文關(guān)鍵詞：基于多穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振的軸承微弱故障信號(hào)檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振模型無(wú)法有效處理調(diào)制信號(hào)的缺點(diǎn),提出了一種以包絡(luò)信號(hào)為輸入信號(hào)的自適應(yīng)多穩(wěn)態(tài)級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振(adaptive multi-stable cascaded stochastic resonance,簡(jiǎn)稱AMCSR)信號(hào)強(qiáng)化方法。首先,對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),依據(jù)包絡(luò)信號(hào)分布特點(diǎn),選用與信號(hào)分布相匹配的多穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振模型;然后,以故障特征頻率的頻譜幅值為指標(biāo),采用蟻群算法自適應(yīng)地優(yōu)化隨機(jī)共振模型參數(shù);最后,以噪聲為強(qiáng)化源和驅(qū)動(dòng)信號(hào),通過(guò)級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振方法對(duì)包絡(luò)信號(hào)中的故障特征頻率進(jìn)行逐級(jí)強(qiáng)化,獲得故障特征成分的強(qiáng)化信號(hào)。對(duì)實(shí)測(cè)軸承振動(dòng)信號(hào)的驗(yàn)證結(jié)果表明,該方法能夠增強(qiáng)故障特征頻率成分,有效地提取被其他頻率成分淹沒(méi)的微弱故障信號(hào)。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 包絡(luò)信號(hào) 多穩(wěn)態(tài) 隨機(jī)共振
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275245;61374133) 江蘇省“六大人才高峰”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011-ZBZZ-011)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 引言隨機(jī)共振(stochastic resonance,簡(jiǎn)稱SR)是一種有效的微弱信號(hào)處理方法,它可以簡(jiǎn)單理解為:通過(guò)非線性系統(tǒng)作用,噪聲能量向微弱信號(hào)轉(zhuǎn)移,從而加強(qiáng)了原本微弱的信號(hào)。隨機(jī)共振的產(chǎn)生必須滿足3個(gè)要素,即具有勢(shì)能壘的非線性系統(tǒng)、微弱輸入信號(hào)以及噪聲源,當(dāng)三要素達(dá)到最佳匹配

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本文編號(hào)：405683