| 基于GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 方宇,袁丛振,胡定玉.基于GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断[J].噪声与振动控制,2019(3):199-203. |
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| 作者姓名： | 方宇 袁丛振 胡定玉 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学城市轨道交通学院 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 振动与波 轴承故障 随机共振 GSO算法 信噪比 特征频率 |
Fault Diagnosis of Adaptive Stochastic Resonance Bearings based on GSO Algorithm |
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| FANG Yu,YUAN Congzhen,HU Dingyu.Fault Diagnosis of Adaptive Stochastic Resonance Bearings based on GSO Algorithm[J].Noise and Vibration Control,2019(3):199-203. |
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| Authors: | FANG Yu YUAN Congzhen HU Dingyu |
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| Affiliation: | (College of Urban Rail Transportation,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China) |
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| Abstract: | FANG Yu;YUAN Congzhen;HU Dingyu(College of Urban Rail Transportation,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China) |
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| Keywords: | vibration and wave bearing failure stochastic resonance GSO algorithm SNR characteristic frequency |
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