典型文献
基于自适应欠阻尼系统随机共振方法的故障诊断
文献摘要：
为了进一步提高故障诊断的输出信噪比和滤波性能,提出了一种基于量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法和欠阻尼FitzHugh-Nagumo势的自适应双稳态随机共振进行故障诊断的方法.首先,研究了基于欠阻尼FitzHugh-Nagumo势的二维双势阱系统输出信噪比的解析式,验证了通过改变系统参数及阻尼系数可以进一步提高信噪比;然后,为了进一步提高输出信噪比,提出了一种基于欠阻尼FitzHugh-Nagumo势的自适应双稳态随机共振方法,该方法通过QPSO算法选择较优的系统参数和欠阻尼阻尼因子以得到最优系统;最后,将该方法用于仿真和实际的轴承故障检测中,结果表明该方法能有效地识别出内外圈的轴承故障,且与传统一阶变步长随机共振(Step-changed Stochastic Resonance,SCSR)相比,提出的方法能够获得更高的信噪比和滤波性能.
文献关键词：
轴承故障诊断;随机共振;欠阻尼;FitzHugh-Nagumo势;参数优化
中图分类号：
作者姓名：
任韵君;张建刚
作者机构：
兰州交通大学数理学院,甘肃兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]任韵君;张建刚-.基于自适应欠阻尼系统随机共振方法的故障诊断)[J].云南大学学报（自然科学版）,2022(06):1146-1154
A类：
B类：
欠阻尼,阻尼系统,随机共振,输出信噪比,滤波性能,量子粒子群优化,Quantum,Particle,Swarm,Optimization,QPSO,FitzHugh,Nagumo,双稳态,势阱,解析式,系统参数,阻尼系数,高信噪比,高输出,算法选择,阻尼因子,最优系统,故障检测,内外圈,变步长,长随,Step,changed,Stochastic,Resonance,SCSR,轴承故障诊断
AB值：
0.376532
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