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《振动工程学报》2019,(6)
针对行星齿轮箱早期微弱故障难以诊断的问题,提出一种结合Teager能量算子(TEO)解调和随机共振增强输出的方法以实现故障特征提取。首先,对行星齿轮箱振动信号进行经验模式分解(EMD)并选取包含故障信息的分量信号,使用TEO解调运算获得分量信号的解调信号。其次,为满足随机共振系统的小参数条件,将解调信号做适当压缩处理并进行频率二次采样。再次,以定义的随机共振系统输出信噪比为适应度函数,采用粒子群算法优化随机共振系统的结构参数,进而重构随机共振系统以实现信号、噪声以及非线性系统的最佳匹配。最后,将信号重新输入参数优化后的随机共振系统实现故障特征的增强提取。仿真和实验均表明:该方法获取了随机共振系统的大信噪比输出,实现了强噪声下微弱故障特征的准确和高效提取,是一种行之有效的行星齿轮箱早期微弱故障诊断方法。 相似文献
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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。 相似文献
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《振动与冲击》2021,(12)
将经典随机共振的一维设定拓展到二维势场中,研究在噪声中受周期驱动的二维双阱势系统的随机共振机理及应用。基于绝热近似理论推导系统输出信噪比的解析式,发现系统发生显著的随机共振现象,且通过增大驱动力、耦合系数、关联系数或降低驱动频率能够进一步地提高输出信噪比。使用四阶龙格库塔法和遗传算法进行数值模拟实验,发现输出信噪比的理论曲线和实际数值曲线基本吻合,证明了理论推导的正确性,微弱信号检测实验结果表明系统能够有效地检测微弱周期信号。将系统运用于实际工业轴承故障诊断中,实验表明系统能够有效地诊断出轴承的内外圈故障,且通过比较峰值大小和峰值辨识度,证明了该系统的故障检测效果优于新型一维非饱和双稳系统。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
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。 相似文献
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《振动与冲击》2019,(9)
在实际工程故障诊断中特征频率信号经常淹没在噪声中,信息提取非常困难。为了提取强噪声背景中的微弱信号,将简谐势阱与Gaussian Potential模型相结合,提出一种作用在Duffing方程下的新型指数型双稳随机共振系统。首先,推导逃逸率并研究系统参数对输出信噪比影响;其次,基于指数型双稳随机共振系统对冲击衰减信号以及谐波振动信号进行检测;最后为检测大噪声下多频信号提出指数型双稳随机共振和经验模态分解的微弱信号联合检测方法并应用于轴承故障信号检测中。实验分析及仿真结果表明,指数型双稳随机共振模型在信号检测中是可行的,并且对于多频谐波信号通过随机共振后进行经验模态分解可使检测更加准确,联合检测不仅能识别故障信号,还能识别故障倍频信号。 相似文献
7.
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。 相似文献
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经典双稳态随机共振系统通过各种参数地调节可实现噪声、周期信号及非线性双稳态系统的最佳匹配从而实现随机共振,促使系统输出的微弱周期分量得到了一定的噪声能量而达到增强的效果,从而有效检测出微弱的周期分量,但噪声能量利用有限,系统响应中仍存在一定的噪声能量。二阶随机共振增强的系统模型,借助“双重积分”实现噪声的重复利用,将噪声进行二次利用,有效促进高频噪声能量进一步转移到低频区域,有效提高输出响应的信噪比。考虑到多尺度带限噪声对随机共振的影响,并基于随机共振特殊低通滤波器的数学本质,提出了以协同信噪比(collaborative signal to noise ratio,CSNR)为目标函数,基于Paul小波的自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法,充分利用了小波的多分辨时频分析能力,将输入信号和噪声划分到不同频带,实现了不同频带信号和噪声强度大小的控制,以进一步改善随机共振检测效果。数值仿真、实验数据及工程实际应用均验证了该方法的有效性。 相似文献
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分析了双稳系统的Kramers逃逸率与外加周期信号参数的关系,揭示了外加周期信号通过调节Kramers逃逸率影响微弱周期信号的随机共振效应,从而人为地产生或增强随机共振,实现随机共振的有效控制.数值仿真和实验结果表明,外加周期信号控制下的随机共振,可以增强双稳系统输出功率谱在微弱周期信号频率处的谱值,检测出强噪声中的微弱信号,在涡街频率检测方面的应用是可行和有效的. 相似文献
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《振动与冲击》2020,(19)
微弱信号检测是一种重要的技术,已经被广泛用于许多领域。与众多微弱信号处理方法不同的是,随机共振(SR)可以利用噪声实现对特征信号的检测。Van der Pol振子具有丰富的动力学性质,被广泛运用在混沌检测中。基于此,将Duffing与Van der Pol振子进行线性耦合,并添加微分项作为耦合系统的反馈以加强耦合强度,构建一种Duffing与Van der Pol强耦合系统,实验发现,该系统具有丰富的SR现象,且通过广义时间尺度变换,可以实现任意特征频率下的微弱信号检测。实验显示,强耦合系统比一般耦合系统具有更好的稳定性;在三值噪声背景下,该系统的输出平均信噪比增益(MSNRI)随着三值噪声状态值的变化呈现不同形式的对称分布;在被控系统中,随着阻尼系数的逐渐增强,输出响应将变得逐渐平滑;另外,在控制系统中,当阻尼系数很小时,系统输出将会出现二次共振现象,随着阻尼系数的增大,次级共振峰将逐渐减小直至消失,一级共振峰将逐渐增强,这是阱间共振完全取代了阱内,阱间联合共振的缘故。最后,借助遗传算法(GA)自适应参数寻优,与传统双稳以及耦合Duffing系统对比发现,所提系统具有更高的输出MSNRI。经测试,该系统对实际轴承故障信号也具有良好的检测效果,并且与传统双稳系统相比能更显著的消除边频信号干扰。 相似文献
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《振动与冲击》2021,(3)
针对实际工程应用中系统的非对称性,将α稳定分布噪声与非对称三稳系统相结合,以平均信噪比增益(A-SNRI)为性能指标,分别探究了α稳定分布噪声的特征指数α和对称参数β取不同值时,系统参数a、b,刻画三稳系统非对称性的偏度r以及噪声强度放大系数D对非对称三稳系统随机共振输出的规律。研究结果表明:在α稳定分布噪声环境下,通过适当调节系统结构参数a、b和偏度r均可诱导随机共振,实现对微弱信号的检测,并且性能较好区间不随α或β的变化而改变;在研究噪声诱导的随机共振现象时,调节噪声强度放大系数D也可诱导随机共振,且共振效果较好的D区间也不随α或β的变化而变化。这些研究结论为α稳定分布噪声下非对称三稳系统共振中参数的合理选取提供了理论依据。 相似文献
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基于信号共振稀疏分解的包络解调方法及其在轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于信号共振稀疏分解的包络解调方法,并将其应用到轴承故障诊断中.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.当轴承出现损伤时,振动信号由以包含轴承自身振动的谐振信号、包含轴承故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成.谐振信号为窄带信号,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.基于信号共振稀疏分解的包络解调方法首先利用信号共振稀疏分解方法将信号分解成高共振分量、低共振分量及残余分量,再对低共振分量进行包络解调分析,根据包络解调谱进行轴承故障诊断.算法仿真和应用实例表明该方法能有效地提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征. 相似文献
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