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题名基于差分头脑风暴算法的微弱故障信号检测研究
被引量：2
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作者
王谊
焦尚彬
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机构
陕西工业职业技术学院
西安理工大学
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出处
《自动化与仪器仪表》
2021年第9期66-70,共5页
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基金
国家自然科学基金面上项目(No.61871318)
陕西工业职业技术学院2020院级科研计划项目(No.2020TKYB-043)。
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文摘
针对早期故障信号的实时性增强检测问题,研究了基于差分头脑风暴的自适应多稳态随机共振检测方法。首先介绍了多稳随机共振模型及系统结构,分析了系统势阱深度对随机共振检测效应的影响;其次,以平均输出信噪比作为适应度函数,采用差分头脑风暴算法来并行优化系统参数a、b、c,增强系统全局搜索能力,使系统获得最佳的共振输出效应;最后,利用自适应多稳随机共振方法检测多个含噪高频微弱信号,并将其应用于单晶炉的振动故障信号检测中。实验及实践结果表明:该方法能实现强噪声背景中微弱信号的检测,为工程应用中早期故障信号的快速增强检测奠定了基础。
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关键词
多稳随机共振
差分头脑风暴算法
微弱信号
故障诊断
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Keywords
multi-stable stochastic resonance
differential brain storm algorithm
weak signal
fault diagnosis
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分类号
TP306
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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