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

【摘要】：針對雙穩(wěn)態(tài)隨機共振模型無法有效處理調(diào)制信號的缺點,提出了一種以包絡(luò)信號為輸入信號的自適應(yīng)多穩(wěn)態(tài)級聯(lián)隨機共振(adaptive multi-stable cascaded stochastic resonance,簡稱AMCSR)信號強化方法。首先,對振動信號進行包絡(luò)解調(diào),依據(jù)包絡(luò)信號分布特點,選用與信號分布相匹配的多穩(wěn)態(tài)隨機共振模型;然后,以故障特征頻率的頻譜幅值為指標,采用蟻群算法自適應(yīng)地優(yōu)化隨機共振模型參數(shù);最后,以噪聲為強化源和驅(qū)動信號,通過級聯(lián)隨機共振方法對包絡(luò)信號中的故障特征頻率進行逐級強化,獲得故障特征成分的強化信號。對實測軸承振動信號的驗證結(jié)果表明,該方法能夠增強故障特征頻率成分,有效地提取被其他頻率成分淹沒的微弱故障信號。
【作者單位】： 南京理工大學機械工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 包絡(luò)信號 多穩(wěn)態(tài) 隨機共振
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51275245;61374133) 江蘇省“六大人才高峰”計劃資助項目(2011-ZBZZ-011)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 引言隨機共振(stochastic resonance,簡稱SR)是一種有效的微弱信號處理方法,它可以簡單理解為:通過非線性系統(tǒng)作用,噪聲能量向微弱信號轉(zhuǎn)移,從而加強了原本微弱的信號。隨機共振的產(chǎn)生必須滿足3個要素,即具有勢能壘的非線性系統(tǒng)、微弱輸入信號以及噪聲源,當三要素達到最佳匹配

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