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基于广义相关系数自适应随机共振的液压泵振动信号预处理方法

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振动与冲击 2016年第16期35卷 72-78,85页

作者：经哲郭利军械工程学院导弹工程系石家庄050003

针对液压泵故障振动信号信噪比低,故障特征难以提取的问题,对液压泵振动信号预处理方法进行研究。针对现有自适应随机共振优化算法及其目标函数存在的问题,将量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)引入自适应随机共振中,提出一... 详细信息

针对液压泵故障振动信号信噪比低,故障特征难以提取的问题,对液压泵振动信号预处理方法进行研究。针对现有自适应随机共振优化算法及其目标函数存在的问题,将量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)引入自适应随机共振中,提出一种改进的自适应随机共振的信号预处理方法。该方法以广义相关系数为目标函数,采用QGA算法对随机共振系统的结构参数进行优化,从而实现对信号的降噪预处理。仿真及实验结果表明,该方法能够有效提取强噪声背景下的液压泵振动信号频率特征,是液压泵故障特征提取及故障诊断中信号预处理的有效方法,可进一步发展至实际工程应用。

关键词：广义相关系数自适应随机共振量子遗传算法液压泵振动信号 general correlation function (GCF) adaptive stochastic resonance (ASR) quantum genetic algorithm (QGA)

采用自适应随机共振技术进行微弱局部放电信号检测

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高电压技术 2016年第10期42卷 3221-3229页

作者：樊高辉刘尚合刘卫东张悦吴勇军械工程学院静电与电磁防护研究所石家庄050003 武汉军械士官学校武汉430075

为实现对微弱放电目标的定位,提出了一种基于自适应随机共振技术检测微弱局部放电信号的方法。分别以具有不同持续时间的双指数函数和双指数衰减振荡函数模拟局部放电信号,加入强高斯噪声;利用该方法提取微弱放电信号,并通过实验验证了... 详细信息

为实现对微弱放电目标的定位,提出了一种基于自适应随机共振技术检测微弱局部放电信号的方法。分别以具有不同持续时间的双指数函数和双指数衰减振荡函数模拟局部放电信号,加入强高斯噪声;利用该方法提取微弱放电信号,并通过实验验证了该方法的准确性。结果表明,在不同强度的噪声环境中,当尺度变换系数与信号采集频率的数量级相当、系统主要参数选取为信号持续时间的数十倍时,系统可达到随机共振状态,噪声部分能量将转移至放电信号,使得微弱的放电信号得到增强。该方法检测效果优于匹配滤波,为微弱局部放电信号检测提供了一种新方法。

关键词：自适应随机共振放电信号双指数高斯白噪声尺度变换系数匹配滤波

基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法研究

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物理学报 2014年第16期63卷 36-43页

作者：李一博张博林刘自鑫张震宇天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072 天津大学电子信息工程学院天津300072 武汉大学国际软件学院武汉430072

为提升随机共振理论在微弱信号检测领域中的实用性,以随机共振系统参数为研究对象,提出了基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法.首先将自适应随机共振问题转化为多参数并行寻优问题,然后分别在Langevin系统和Duffing振子系统下进行... 详细信息

为提升随机共振理论在微弱信号检测领域中的实用性,以随机共振系统参数为研究对象,提出了基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法.首先将自适应随机共振问题转化为多参数并行寻优问题,然后分别在Langevin系统和Duffing振子系统下进行仿真实验.在Langevin系统中,将量子粒子群算法和描点法进行了寻优结果对比;在Duffing振子系统中,Duffing振子系统的寻优结果则直接与Langevin系统的寻优结果进行了对比.实验结果表明:在寻优结果和寻优效率上,基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法要明显高于描点法;在相同条件下,Duffing振子系统的寻优结果要优于Langevin系统的寻优结果;在两种系统下,输入信号信噪比越低就越能体现出量子粒子群算法的优越性.最后还对随机共振系统参数的寻优结果进行了规律性总结.

关键词：自适应随机共振量子粒子群算法多参数寻优

遗传算法的多参数自适应随机共振低浓度气体检测

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传感技术学报 2019年第3期32卷 332-338页

作者：亢艳芹刘进安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000

传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,... 详细信息

传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,利用遗传算法对系统的多个参数进行并行优化,获得最优随机共振系统。基于仿真数据和低浓度氨气检测实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,该方法共振现象更明显,并且通过回归分析发现信噪比的最大值与气体浓度之间存在近似线性关系,利用信噪比的最大值可以估计气体浓度。

关键词：自适应随机共振遗传算法多参数同步优化低浓度气体检测

采用知识的粒子群算法的多频微弱信号自适应随机共振检测方法

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机械工程学报 2014年第12期50卷 1-10页

作者：焦尚彬李鹏华张青黄伟超西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

调参随机共振系统结构参数的选择对该检测方法的性能优劣起着决定性的作用。针对工程应用中对多频微弱信号实时检测的要求,提出以平均输出信噪比为适应度函数,将随机共振系统产生最佳共振效应时势垒与噪声强度大致相等这一特性作为知识... 详细信息

调参随机共振系统结构参数的选择对该检测方法的性能优劣起着决定性的作用。针对工程应用中对多频微弱信号实时检测的要求,提出以平均输出信噪比为适应度函数,将随机共振系统产生最佳共振效应时势垒与噪声强度大致相等这一特性作为知识,采用基于知识的粒子群算法来并行优化随机共振系统结构参数。与标准粒子群算法相比,该算法能以更快的速度得到最佳的系统结构参数,自适应地实现非线性系统、输入信号和噪声之间的最佳匹配,削弱多频含噪信号中的噪声,提高信号的输出信噪比。仿真试验和水轮机振动信号提取的工程应用均表明,该方法参数寻优效率高,简单易行,在采样点数较少的条件下能最优地检测出淹没在强噪声中的多频微弱信号,可以实现早期故障特征信号的提取。

关键词：多频微弱信号自适应随机共振知识的粒子群算法多参数优化

基于人工鱼群算法的轴承故障随机共振自适应检测方法

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振动与冲击 2014年第6期33卷 143-147页

作者：朱维娜林敏中国计量学院计量测试工程学院杭州310018

针对传统的自适应随机共振以单个参数为优化对象忽略参数间交互作用的不足及采用遗传算法优化参数在种群数量增加时算法收敛速度明显减缓的缺陷,提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法。该方法利用人工鱼群算法对初值、参数设定... 详细信息

针对传统的自适应随机共振以单个参数为优化对象忽略参数间交互作用的不足及采用遗传算法优化参数在种群数量增加时算法收敛速度明显减缓的缺陷,提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法。该方法利用人工鱼群算法对初值、参数设定容许范围较大、具备并行处理能力及人工鱼个体数目增加时鱼群算法收敛速度能提高的特性,自适应实现与输入信号最佳匹配的随机共振系统。仿真数据与轴承滚动体故障数据分析表明,基于该算法的自适应随机共振方法可有效实现微弱特征检测与早期故障诊断。

关键词：自适应随机共振人工鱼群算法参数优化轴承故障诊断

基于AMD和自适应随机共振的旋转机械故障诊断方法研究

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计量学报 2017年第1期38卷 112-116页

作者：时培明苏翠娇赵娜韩东颖田广军燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学车辆与能源学院河北秦皇岛066004

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... 详细信息

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。

关键词：计量学解析模态分解自适应随机共振故障诊断旋转机械

基于VMD的自适应随机共振在滚动轴承早期故障检测中的应用

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机械传动 2018年第4期42卷 144-149,163页

作者：王志霞郭利程茜茜陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003 陆军北京军代局驻743厂军事代表室山西太原030000

针对滚动轴承早期微弱故障难以检测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decompsition,VMD)的自适应随机共振轴承故障检测方法。首先对滚动轴承的振动故障信号进行VMD分解,得到有限个本征模态函数(Intrinsic mode functio... 详细信息

针对滚动轴承早期微弱故障难以检测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decompsition,VMD)的自适应随机共振轴承故障检测方法。首先对滚动轴承的振动故障信号进行VMD分解,得到有限个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),选取包含故障特征的IMF分量并进行信号重构;将重构信号输入随机共振系统,采用以改进加权峭度为目标函数的量子粒子群算法,优化系统结构参数,得到最佳共振输出,从而实现降噪和增强故障特征的目的,最后通过输出信号的自相关包络谱提取故障特征频率。实测数据的分析结果验证了该方法的有效性和优势。

关键词：变分模态分解自适应随机共振滚动轴承早期故障检测特征频率

电解质离子自适应随机共振检测电路研究与设计

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电解质离子自适应随机共振检测电路研究与设计

作者：刘国西安建筑科技大学

学位级别：硕士

本课题研究的人体体液中的电解质离子浓度信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,完全符合“微弱信号”的两层定义:信号的强度十分微弱,范围为pA?的极化电流信号;信号在检测和传输过程受到人体本身、检测装置等干扰,造成有效信息完全被噪... 详细信息

本课题研究的人体体液中的电解质离子浓度信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,完全符合“微弱信号”的两层定义:信号的强度十分微弱,范围为pA?的极化电流信号;信号在检测和传输过程受到人体本身、检测装置等干扰,造成有效信息完全被噪声所淹没。基于此背景,本文从电解质离子浓度信号微弱信号采集、随机共振系统参数优化、实际工程应用设计等问题层层研究分析。主要研究内容如下:1.针对采用离子选择电极法采集体液电解质离子会受到外界因素(如温度、PH值,干扰离子等)对测量精度造成的影响,提出了基于Nernst方程的多点定标方式对数据进行处理,建立了校正后的离子浓度与电位关系的数学模型。2.本文重点研究基于知识的群智能自适应优化随机共振系统参数在非线性多频微弱信号检测的应用。从降低跃迁阈值高度的角度,探讨系统参数对临界跃迁阈值、输出信号信噪比、克莱默斯逃逸速率三者的关系,仿真结果作为系统参数范围确定和适应度函数的先验知识,提出了新的自适应算法评价标准,重新定义系统的输出信噪比,并将其作为自适应算法的适应度函数,分析比较遗传算法、粒子群算法、人群搜索算法智能算法的多目标优化性能,实验结果表明遗传算法更适合本研究对象离子微弱信号特性的随机共振参数调节。3.基于电解质离子浓度信号提取方法和自适应随机共振算法的研究,搭建用于电解质离子浓度信号检测的自适应调制随机共振系统微弱信号检测电路。通过对各模块仿真和实物联机测试验证了各方案的可行性。

关键词：离子选择性电极微弱信号检测自适应随机共振遗传算法调制随机共振系统检测电路