典型文献
基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取
文献摘要：
针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法(SSA)和随机共振(SR)相结合的微弱信号提取方法.首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将该方法应用于轴承内圈故障和轻度磨损钻头微弱信号的提取中.结果表明:提出的方法对微弱信号的提取性能优于传统的SR模型以及PSO-SR模型,有效提高了信号信噪比,实现了故障微弱信号的提取与增强.
文献关键词：
振动与波;微弱信号检测;随机共振;麻雀优化算法;特征提取;旋转机械
中图分类号：
作者姓名：
高康平;徐信芯;师宁;焦生杰
作者机构：
长安大学 工程机械系公路养护装备国家工程实验室, 西安 710064;河南省高远公路养护技术有限公司, 河南 新乡 453000
文献出处：
引用格式：
[1]高康平;徐信芯;师宁;焦生杰-.基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取)[J].噪声与振动控制,2022(01):112-118
A类：
B类：
SSA,随机共振,旋转机械,信号提取,早期故障,故障信号,麻雀优化算法,SR,比作,算法优化,轴承内圈,钻头,PSO,振动与波,微弱信号检测
AB值：
0.210169
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
