基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法

针对滚动轴承微弱故障振动信号在噪声环境下故障特征难以提取的问题,提出一种基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法。采用粒子群算法对系统参数和阻尼系数的自适应匹配,实现对多个拟增强频段的随机共振,更加适用于工程实际中多故障信号提取。数据库考题检验和工程实验验证表明:1)该方法明显提高了输出信噪比,故障特征频率处主峰突出,边带干扰少,方便故障的机器判读,误判率低;2)随着噪声强度的增加,虽然输出信噪比有所降低,但该方法的检测效果仍优于基于周期势函数的自适应一阶随机共振方法的检测效果;3)该方法对噪声的适应性更强,在噪声环境下对于微弱故障信号的提取有着明显优势。     

基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究

针对滚动轴承微弱故障信号难以检测的难题,提出一种基于新型非线性耦合双稳态随机共振模型的轴承微弱故障信号增强检测方法。噪声背景下,随机共振可以实现微弱信号的增强输出,提高微弱信号特征的检测。提出的非线性耦合双稳态系统是由两个单一双稳态系统经非线性方式耦合而成,通过分析耦合系数、阻尼系数随着噪声强度改变的信噪改善比响应特性曲线图研究了不同参数对随机共振现象的影响。结果表明,耦合双稳系统比单一双稳态系统具有更强随机共振现象的产生。最后采用模型对轴承故障微弱信号进行了增强检测应用,所提出的非线性耦合双稳态随机共振能够实现在复杂的噪声背景下对微弱故障信号的检测。     

基于AMD和自适应随机共振的旋转机械故障诊断方法研究

针对强噪声背景下信噪比较低的旋转机械故障诊断问题,提出一种基于解析模态分解(AMD)和随机共振的旋转机械故障诊断方法。若信号的频率成分已知,AMD方法能将多频率成分的信号分解为单频率信号。对于可预知故障特征频率的旋转机械故障诊断,首先利用AMD方法提取振动信号中故障特征频率所在频段的信号,并对每个提取出的信号添加强度较低的噪声;然后利用粒子群算法优化的双稳随机共振对含噪信号进行处理来加强信号;最后求该信号的频谱,若频谱中含有故障特征频率,则说明振动信号中存在该故障。通过对滚动轴承故障信号特征的提取证明了该方法有良好的效果。     

基于二维互补随机共振的轴承故障诊断方法研究

一维随机共振(One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR)被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想,输出信号噪声大,不能准确获得轴承故障特征频率(Fault Characteristic Frequency,FCF)等问题,提出一种新的二维互补随机共振(Two-Dimensional Complementary Stochastic Resonance,2DCSR)方法并应用于轴承故障诊断。将采集到的轴承故障信号根据共振带位置进行带通滤波并解调,随后将解调信号对半分成两个子信号并输入2DCSR的两个输入端,利用输出信号的加权功率谱峭度(WPSK)指标对2DCSR系统参数进行自适应调节优化,得到最优的滤波输出信号及频谱,以识别轴承FCF并诊断轴承故障类型。数值仿真及实验结果表明,提出的方法可以有效地增强轴承FCF并提高轴承故障诊断效果。     

双稳系统随机共振效应的数值分析

以绝热近似随机共振理论为基础,分析了双稳系统随机共振模型,研究系统参数、噪声强度、信号幅值和频率变化对双稳系统随机共振效应的影响。通过分析得出,输入信号和系统参数一定时,系统发生随机共振所需要的噪声存在一个最佳强度;信号幅值的增大有利于随机共振效应的产生;信号频率的增大将使输出功率谱信号频率处谱峰逐渐离开噪声能量集中的低频区,且谱峰幅度逐渐减小,随机共振效应逐渐弱化消失。针对信号幅值、频率、噪声强度超出绝热近似理论的小参数要求而成为大参数,对变尺度方法实现大参数信号的随机共振进行分析和评述。     

The transient characteristics of an underdamped periodic potential system excited by two different kinds of noise

In this paper, the transient characteristics of an underdamped periodic potential system excited by multiplicative Gaussian white noise and additive Lévy noise are studied in terms of the mean first-passage time(MFPT) and the probability density function(PDF) of the first-passage time. The second-order underdamped periodic potential system is equivalent to two first-order stochastic differential equations. The MFPT was obtained by averaging the response value of the first-passage time, and the PDF image of the first-passage time was drawn under different parameter values. It was found that the increase in damping coefficient and stability index will inhibit the particle crossing, while the increase of multiplicative noise intensity, additive noise intensity and skewness parameter will promote the particle crossing to a certain extent.     

基于包络解调随机共振和CEEMD的机械早期微弱故障诊断方法研究

针对噪声背景下机械振动信号早期故障特征提取难题,提出一种基于包络解调随机共振和互补总体经验模态分解的机械早期微弱故障提取及诊断新方法。首先对含噪声机械故障信号进行包络解调处理,然后对包络信号进行变尺度随机共振输出,使故障特征信号得到增强,最后对处理后的信号进行互补总体经验模态分解(CEEMD),得到机械振动信号故障特征分量,实现故障特征提取及诊断。对机械故障诊断实例表明,该方法不仅能增强信号幅值,同时减少了虚假分量,提高了CEEMD算法的精度,有效提取出被噪声淹没的微弱故障信号,提高了机械早期故障诊断效果。     

基于变尺度多稳随机共振的微弱信号检测研究

针对强噪声背景下微弱信号难以检测的难题,提出基于变尺度多稳随机共振的微弱信号检测方法。多稳随机共振系统比双稳随机共振系统具有更好的微弱信号检测能力,为强噪声背景下微弱信号的检测提供了新方法。首先对大频率信号进行尺度变换使之满足随机共振条件,将频率压缩后的信号通过多稳系统,调整参数使其发生随机共振得到信号的频谱特征,并与双稳随机共振方法得到的特征频率进行比较,仿真和实例结果均表明:相同条件下,多稳随机共振方法比双稳随机共振方法得到的频率准确,可以增强信号的幅值,有效地检测出被噪声淹没的微弱信号。     

Atangana-Baleanu分数阶双稳系统的随机共振现象

针对基于常用分数阶微积分对随机共振现象的研究存在奇异性的问题,提出了基于Atangana-Baleanu分数阶微积分的双稳系统随机共振现象的研究方法。首先,根据Atangana-Baleanu分数阶微积分的定义构造了用于描述随机共振系统的Langevin方程;其次,通过改进的Oustaloup算法对其近似化求解;最后,编写仿真程序,利用控制单一变量法研究参数变化对随机共振的影响。仿真结果表明:噪声强度一定时改变分数阶求导阶次,分数阶求导阶次与输出信号的功率谱值呈非线性关系且存在一个最佳分数阶求导阶次使系统产生随机共振;分数阶求导阶次一定时改变噪声强度,噪声强度与输出信号的功率谱值呈非线性关系且存在一个最佳噪声强度使系统产生随机共振。     

双稳系统噪声特性的分析与弱信号检测的研究

研究了噪声通过双稳系统其能量向低频区集中的频谱特性，并根据绝热近似理论，得出只有在噪声能量集中的低频区域才能产生随机共振(SR)主谱峰的结论。提出频率压缩变换的SR方法，分析了绝热近似SR技术在大参数条件下从强噪声中检测弱信号的应用。仿真结果表明，只要双稳系统输入端的信噪比不低于-30 dB，且实测采样频率不小于弱周期信号频率的50倍，就可由双稳系统的响应谱得到弱周期信号频率处的SR谱峰值特征。达到识别弱信号的目的。     

利用欠阻尼二阶线性随机共振抑噪的模型设计及实现

以经典力学模型——质量-阻尼-弹簧欠阻尼二阶线性系统为研究对象,当系统的阻尼系数和固有频率同时受乘性高斯噪声干扰时,利用此系统产生的随机共振来消除此类噪声.理论分析表明,欠阻尼二阶线性系统中存在随机共振现象,系统的平均输出幅度增益呈现非单调变化,不仅在一定条件下大于无噪声时的增益,而且调节适当的系统参数和噪声强度能够提高幅度增益.因此,采用可视化仿真软件SIMULINK建立仿真模型,并进行实例模拟.仿真进一步表明,通过调节适当的系统参数或噪声强度,使系统处于共振区域,就会把夹杂在噪声中的被测信号突现出来,从而实现了弱信号的检测,证实该方法消除乘性噪声的可行性和有效性.     

基于ITD-SVD和MOMEDA的故障特征提取方法

为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)、奇异值分解(SVD)和多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)相结合的故障特征提取方法。首先,采用ITD分解故障振动信号,并构建基于峭度和相关系数的组合权重指标筛选准则,从而完成分量信号的筛选与重构。其次,对其进行SVD滤波降噪。最后,利用MOMEDA提取降噪后信号中的周期性冲击成分,并通过Hilbert包络谱分析得到诊断结果。经过实验数据分析,结果表明所提出的方法不仅能滤除噪声干扰,增强故障特征信息,而且能准确提取出故障特征。     

非线性分数阶双稳系统逻辑随机共振的研究

在整数阶逻辑随机共振的郎之万方程基础上构建了分数阶情况下的郎之万方程。对该方程描述的非线性分数阶双稳系统进行了仿真验证,分析分数阶阶次和系统参数的改变对逻辑随机共振现象的影响。结果表明当分数阶阶次小于临界值时,即使没有外加高斯白噪声或微弱周期信号也能观察到逻辑随机共振现象;当分数阶阶次大于临界值时,需要外加高斯白噪声或微弱周期信号才能实现逻辑随机共振,选择合适的噪声强度、微弱周期信号振幅、频率等可以提高逻辑输出的成功率。     

基于VMD和变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法

针对强噪声背景下旋转机械早期故障诊断的难题,提出一种基于变分模态分解与变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法。首先应用参数优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)算法对微弱故障信号进行分解, 得到若干本征模态分量(intrinsic mode function, IMF);然后通过峭度准则筛选出其中峭度最大的IMF分量;最后对该IMF分量进行变尺度多稳随机共振, 实现微弱故障信号的增强。实例表明:在强噪声背景下,利用参数优化VMD分解与变尺度多稳随机共振相结合的方法,可以有效提取出微弱信号特征频率,实现旋转机械故障状态的准确判断。     

基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法

为了检测噪声背景下的微弱信号,提出了一种基于一次项时延的新型多稳态随机共振模型。分析了各参数对该模型的影响,并与时延反馈随机共振模型进行对比。提出的基于一次项时延的多稳态随机共振模型可以集中增强微弱信号特征频率处的幅值,提高输出信号的信噪比和谱功率放大系数。通过实例验证表明提出的方法可以有效检测出早期微弱信号的特征。     

基于MMSE和谱峭度的滚动轴承故障诊断方法

共振解调作为滚动轴承常用的故障诊断方法,存在带通滤波器参数难以确定的缺点,针对此缺点以及滚动轴承早期故障信号信噪比低的问题,结合最小均方误差估计方法(MMSE)和基于谱峭度的共振解调方法,并将其应用于滚动轴承早期微弱故障诊断中。首先用MMSE方法抑制白噪声来提高信噪比,然后利用谱峭度自适应确定最优带通滤波器参数,最后对带通滤波后的信号进行能量算子解调谱分析,得出诊断结果。数字仿真信号和实验信号验证了该方法的有效性。     

基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法

提出了基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现碰摩故障时,振动信号往往由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。本文方法先利用信号共振稀疏分解方法从转子碰摩信号中提取冲击成分,再对提取的冲击成分进行重分配小波尺度谱分析,最后根据尺度图中冲击成分的周期诊断转子碰摩故障。算法仿真和应用实例验证了该方法诊断转子碰摩故障的有效性。     

地震动广义动力放大系数谱及其特性研究

传统地震动力放大系数谱是根据地震动最大加速度和结构最大加速度而确定的,没有充分虑及时域非平稳性。通过比较不同周期结构最大反应出现时刻和地震动峰值出现时刻,验证极大峰值对结构反应同样有重要的作用。提出考虑若干极大峰值作用的等效动力放大系数谱的概念,计算不同场地类型下的统计谱并验证其保守性。鉴于考虑频域非平稳性的动力放大系数标准差谱的合理性,计算相关统计谱并确认其在长周期段谱值较高。综合考虑传统谱、等效谱和标准差谱的特点,基于三种谱外包络提出具有足够的保守性的广义动力放大系数谱的概念。建立广义动力放大系数谱与传统谱的比值拟合公式。通过算例验证按广义动力放大系数谱进行结构抗震设计或验算具有更高的安全性。     

基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究

针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法。首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割成多个单冲击分量信号作为随机共振的系统输入,并借助遗传算法实现系统参数的自适应选取;最后,将提出的方法应用于电力机车走行部齿轮箱故障诊断,结果显示该方法可有效实现微弱冲击特征的增强提取。     

基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法

针对噪声背景下多频微弱信号检测难题,提出一种基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法。首先对信号不同频段进行频率变尺度二次采样压缩处理,使每个频段满足随机共振条件。再经过随机共振系统使多个微弱信号频率成分分别得到增强,各段增强信号在合成前对各个频段的共振输出进行带通滤波处理,只保留增强段的信号成分。最后将得到的分段加强信号进行合成,实现多频微弱信号的检测。仿真和实际信号分析结果表明,所提方法简单易行,很好地实现了多频微弱信号的检测,能有效提高信噪比,具有良好的工程应用前景。