α稳定分布噪声下非对称三稳系统的随机共振特性分析

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。     

高斯势分段双稳随机共振在不同噪声下的轴承故障诊断EI北大核心CSCD

为解决经典双稳随机共振(classical bistable stochastic resonance, CBSR)在强噪声下输出信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)较低问题,将非饱和分段双稳随机共振(unsaturated piecewise bistable stochastic resonance, UPBSR)与高斯势(gaussian potential, GP)随机共振结合得到一种高斯势分段双稳随机共振(Gaussian potential piecewise bistable stochastic resonance, GPPBSR)。首先,将GPPBSR与CBSR、UPBSR的势函数分析对比;其次,以SNR和平均信噪比增益(mean signal-to-noise ratio increase, MSNRI)为衡量指标,分别在高斯白噪声和色噪声背景下通过遗传算法参数寻优得到SNR和MSNRI随系统参数的变化规律,其结果表明在两种噪声背景下,GPPBSR系统的SNR和MSNRI均优于UPBSR,抗噪性能更好;最后,为验证在不同场景下GPPBSR系统轴承故障诊断的实用性,将UPBSR和GPPBSR系统应用于6205-2RS JEM SKF和HRB 6205-2Z两种型号的轴承故障诊断中。仿真结果表明,GPPBSR系统在两种噪声背景下的故障信号诊断均是可行的,且比CBSR和UPBSR的性能更优越。     

基于GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断

针对强噪声下轴承故障弱信号较难检测和传统仅靠单参数优化随机共振系统问题,提出一种基于萤火虫优化算法(GSO)的自适应随机共振轴承故障信号检测方法。首先按固定频率压缩比压缩频率;然后以传统随机共振系统输出信噪比作为GSO算法的初始荧光素,利用GSO算法选取随机共振系统的结构参数a、b;最后通过双稳随机共振系统的输出信噪比检测轴承故障弱信号是否增强,通过系统的输出时域图分析信号的周期性,通过功率谱分析轴承故障弱信号的特征频率。仿真验证与试验验证结果分析表明,该方法可检测出轴承故障弱信号,实现弱信号的增强和降噪。     

基于 GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断

摘 要:针对强噪声下轴承故障弱信号较难检测和传统仅靠单参数优化随机共振系统问题,提出一种基于萤火虫优化算法(GSO）的自适应随机共振轴承故障信号检测方法。首先按固定频率压缩比压缩频率;然后以传统随机共振系统输出信噪比作为GSO算法的初始荧光素,利用GSO算法选取随机共振系统的结构参数a,b;最后通过双稳随机共振系统的输出信噪比检测轴承故障弱信号是否增强,通过系统的输出时域图分析信号的周期性,通过功率谱分析轴承故障弱信号的特征频率。仿真验证与试验验证结果分析表明,该方法可检测出轴承故障弱信号,实现弱信号的增强和降噪。     

相关偏置信号调制噪声和加性噪声驱动线性系统随机共振

研究了偏置信号调制噪声和加性噪声驱动线性系统的随机共振现象。根据线性系统理论,得到了系统输出信噪比的精确表达式。研究结果表明：系统输出信噪比是系统衰减常数、调制信号偏置参数、信号调制噪声强度和加性噪声强度的非单调函数。同时,系统输出信噪比随两种噪声的相关强度成非单调关系。     

随机参数诱导交流积分器中的随机共振研究

研究了具有随机参数的交流积分器中的随机共振现象。基于线性系统理论,得到了系统输出信噪比的表达式。研究发现,输出信噪比是噪声强度、噪声相关率以及系统参数的非单调函数。信噪比随着激励信号频率的增大而增大,随着信号直流分量的增大而减小。     

自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法EI北大核心CSCD

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。     

基于符号序列熵的自适应随机共振的微弱信号检测

针对现有随机共振以信噪比为测度,难以进行量化和在实际工程中应用,提出一种符号序列改进型香农熵结合随机共振的微弱信号检测方法。介绍了随机共振和符号序列化的基本原理,以输出信号的符号序列熵作为判断是否达到最佳随机共振的测度,自适应的调节系统参数a和b,使系统达到最佳共振并进行频谱分析。结果表明输出信号的符号序列熵可有效反映共振状况,能调节系统达到最佳信噪比输出,而且易于工程实现,证实了该方法的有效性,进而为衡量随机共振提供一种新方法。     

方波和非对称双值噪声作用下的熵随机共振研究

研究了在非对称双值噪声、白噪声和方波共同作用下受限系统中的熵随机共振现象。在绝热近似条件下,推导出了输出信噪比的表达式。分析表明,信噪比是非对称双值噪声的强度与非对称参数、白噪声强度,以及方波信号幅度的非单调函数。另外,信噪比随受限结构参数的变化而非单调变化。讨论了双值噪声的相关率对SNR的影响。     

级联双稳随机共振和基于hermite插值的局部均值分解方法在齿轮故障诊断中应用

针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振 (Cascaded Bistable Stochastic Resonance,简称CBSR)降噪和局部均值分解（Local Mean Decomposition,简称LMD）齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到齿轮的故障频率。通过齿轮磨损故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取齿轮故障微弱特征,实现齿轮箱的早期故障诊断。       

集成TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法

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。     

噪声扰动下RLC串联谐振电路随机共振的数值研究

采用四阶Runge-Kutta算法,以信噪比增益和谱功率放大率为随机共振测度指标,研究了电容参数和激励信号均受高斯白噪声扰动时RLC串联谐振电路的随机共振现象。研究表明,欠阻尼RLC串联谐振电路在适当的电路参数、激励信号频率和噪声参数条件下,信噪比增益和谱功率放大率是噪声强度和输入信号频率的非单调函数,且其值均大于1,电路中存在随机共振现象;而在临界阻尼或过阻尼情况下尽管信噪比增益在一定条件下也是噪声强度和输入信号频率的非单调函数,但谱功率放大率取值小于1,电路发生了随机共振现象,改善了信噪比,信号能量却并未得到加强。这一结论使得将欠阻尼RLC串联谐振电路应用于微弱信号检测成为可能。     

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。     

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。     

具有随机参数的线性振荡器的随机共振

研究了噪声作用下的具有随机参数的过阻尼线性振荡器的随机共振现象.基于线性系统理论,得到了系统输出幅度增益的精确表达式.研究表明,输出幅度的增益是噪声强度和激励信号频率的非单调函数.而且,适当的噪声强度和振荡器参数可以使有噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益.讨论了噪声的强度和振荡器参数对输出幅度增益的影响.     

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。     

分段非对称随机共振系统微弱信号检测EI北大核心CSCD

作为一种重要的信号处理方法,随机共振(SR)能够利用噪声能量增强微弱信号,有效降低噪声信号对特征提取的影响。针对分段对称系统模型随机共振幅值增益不够明显及噪声利用率较低等不足,提出一种分段非线性系统模型。该系统参数独立,易于调节,可通过调节参数诱导最佳随机共振。在双稳态模型下,推导了克莱默斯(Kramers)逃逸率和输出信噪比,同时在模型公式仿真和数值仿真两方面与分段对称系统进行对比分析,用于说明该方法的有效性。结果表明该方法能够有效地提取特征频率,具有良好的放大性能和抗噪声能力。最后将系统应用于不同型号的轴承故障检测,并用自适应智能算法最优化系统参数。结果显示,非对称系统的输出幅值分别为对称系统的8倍,3倍和6倍。数据表明,非对称系统能更有效地实现微弱特征检测与早期故障诊断。该研究进一步对系统在实际工程应用提供了理论指导与依据。     

基于势函数参数的随机共振性能研究

以势阱函数为研究对象,提出了势函数参数的概念,阐述了不同势函数参数下系统随机共振机理,并讨论了过阻尼系统和Duffing振子系统在不同势函数参数下的随机共振性能对比.实验表明,在满足一定参数条件下,提升系统势函数参数将会提升系统输出的最大幅值增益以及最大输出信噪比,与传统一元四次势函数下的随机共振系统相比,性能提升得非常明显;Duffing振子系统相比于过阻尼系统,其调节范围更宽.联合调节阻尼比与势函数参数可以使信号达到更佳的随机共振状态,为信号的后续处理奠定基础.     

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。     

《二值噪声作用下线性系统的随机共振》

研究了二值噪声用下的二阶过阻尼线性系统的随机共振现象。基于线性系统理论和相关删去法方法,得到了系统平均输出幅度增益的精确表达式。研究表明：输出幅度增益是噪声的强度和相关时间、系统阻尼系数,以及激励信号的频率的非单调函数;另外,适当的噪声参数和系统参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益。