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耦合二维非对称双稳态随机共振系统的研究与应用。 (英语) 兹伯利07837798

小结:考虑到滚动轴承的振动信号在工作环境噪声下非常微弱且难以提取,提出了一种二维非对称双稳态系统(TDAB)。该系统由两个系统耦合,通过调节控制系统(单稳态系统)来调节受控系统(非对称双稳态系统),从而增强微弱信号。首先,在绝热近似系统条件下,推导了信噪比,并分析了不同系统参数对势函数形状的影响。然后从理论上分析了各参数对系统信噪比的影响。最后,结合自适应智能算法,对被控系统的参数进行优化,然后调整耦合系数和控制系统参数,以获得更好的系统性能。将得到的TDAB系统应用于不同的轴承故障诊断,并与不同的耦合系统进行了比较。实验结果表明,该方法能够有效提取特征频率,具有良好的频谱放大性能和抗噪能力。实践证明,TDAB系统在实际应用中也具有良好的检测效果。

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94轴 通信、信息
35瑞克斯 偏微分方程中的其他主题
60华氏度 随机分析
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 雷,Y。;D.孔。;Lin,J.,使用新诊断参数对行星齿轮箱进行故障检测,Meas。技术。,23, 5, 55605-55614, (2012), (10)
[2] 王,X。;朱,H。;王丹,基于脉冲原子参数和循环平稳度的滚动轴承诊断,振冲。,15, 3, 1560-1575, (2013)
[3] 雷,Y。;杨,B。;蒋欣,机器学习在机器故障诊断中的应用:综述与发展方向[J],机械。系统。信号。工艺。,138,第106587条pp.,(2020)
[4] L A,B.J.,带有局部故障(包括附加激励区)的转子-轧辊轴承箱系统的动态建模方法,J.Sound Vib。,469, (2020)
[5] 严,X。;Jia,M.,一种新的具有多域特征的优化SVM分类算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用,神经计算,31347-64,(2018),11月3日
[6] 刘,H。;周,J。;郑毅,基于递归神经网络的自动编码器滚动轴承故障诊断,ISA Trans。,(2018),S0019057818301514
[7] 李毅。;徐,M。;Wang,R.,基于局部平均分解和改进多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方案,J.Sound Vib。,360, 277-299, (2016)
[8] 北萨瓦尔希。;RB.兰德尔。,剥落滚动元件轴承的振动响应:追踪剥落尺寸的观测、模拟和信号处理技术,机械。系统。信号处理。,25, 3, 846-870, (2011)
[9] Wang,L。;X.赵。;周,Z.,基于自适应遗传随机共振的滚动轴承故障诊断,Mod。电子。技术。,42, 20, 40-44, (2019)
[10] Bo,T。;Jianyi,K。;石谦,W.,《基于机器视觉的表面缺陷检测综述》,J.Image Graphics,(2017)
[11] 利塔克,格列泽戈兹;刘,在一个新的非线性系统中通过自适应随机共振提高轴承故障诊断效率,Mech。系统。信号处理。,(2017)
[12] Lin,T。;Zhang,Y。;杨勇,分段时频峰值滤波在MRS振荡信号随机噪声抑制中的应用,中国。地球物理学杂志。,(2018)
[13] Lin,T。;Zhang,Y。;Yi,X.,磁共振测深信号随机噪声衰减的时频峰值滤波,地球物理。《国际期刊》,2727-738,(2020)
[14] 刘健;Bing,噪声灰度图像恢复中的最佳自适应阵列随机共振-ScienceDirect,Phys。莱特。A、 383131457-1465(2019)·Zbl 1470.94015号
[15] Ajoy,A。;Alvarez,Gonzalo,A。;Suter,D.,在纯退相自旋浴中动态解耦的最佳脉冲间隔,Phys。版本A,83,3,第032303条pp.,(2010)
[16] Somasundaram,S.D。;雅各布森。;Rowe,M.D.,随机核四极共振信号的稳健检测,IEEE Trans。信号处理。,56, 9, 4221-4229, (2008) ·Zbl 1390.94578号
[17] 法语,R。;Chater,N.,《使用噪声计算连接网络中的错误表面:减少灾难性遗忘的新方法》,神经计算。,14, 7, 1755-1769, (2002) ·Zbl 1037.68637号
[18] Benzi,R。;Sutera,A。;Vulpini,A.,《随机共振机制》,J.Phys。A、 1453-457(1981)
[19] Benzi,R。;帕里西,G。;Suter,A.,气候变化中的随机共振,Tellus,34,10-16,(1982)
[20] Tang,L。;陈刚,基于井宽不对称引起随机共振的轴承故障诊断方法,科学。Technol公司。工程师,197-202年18月14日(2008年)
[21] 赖,Z。;Leng,Y。;Fan,S.,级联双稳态Duffing系统的随机共振研究,物理学报。辛,62,07,69-77,(2013)
[22] Bhateja,V。;帕特尔,H。;Krishn,A.,使用小波和轮廓波变换域级联的多模态医学图像传感器融合框架,IEEE Sens.J.,15,12,6783-6790,(2015)
[23] 赵,R。;Yan,R。;Gao,R.X.,用于旋转机械健康监测的双尺度级联自适应随机共振,J.Manuf.Syst。,32, 4, 529-535, (2013)
[24] 张,G。;王,H。;张涛,耦合分数阶谐振子欠阻尼非线性频率涨落的随机共振研究,物理结果。,第17条,第103158页,(2020年)
[25] 张,G。;Xu,H。;张涛,二维四稳势系统中随机共振的研究与应用,中国。《仪器杂志》。,41, 04, 229-238, (2020)
[26] He,L。;江,C。;Zhang,G.,故障检测中分段线性非对称系统的研究,中国。《仪器杂志》。,41, 02, 226-234, (2020)
[27] 卢,G。;张;Fu,W.,级联双稳系统中随机共振的研究,J.Compute。西奥。纳米,6,3,676-681,(2009)
[28] Yang,S。;邓,M。;Ren,R.,质量涨落周期调制噪声驱动的分数阶Langevin方程的随机共振,Adv.Differ。Equ.、。,1, (2020), 2020 ·Zbl 1482.35259号
[29] 张,S。;Y.Yonglun。;Zhu,Z.,分数阶非线性过阻尼系统中的随机共振:分析和重标度分析,《欧洲物理学》。J.Plus,134,3,115,(2018年)
[30] 杨,J。;Sanjuán,Miguel A.F.,分数功率非线性过阻尼系统中的随机共振,《欧洲物理学》。J.Plus,132,10,432,(2017)
[31] Ren,R。;罗,M。;邓,K.,分数阶振子在乘性三态噪声作用下的随机共振,非线性动力学。,(2017)
[32] Yan,B。;He,S.,分数阶统一混沌系统的动力学和复杂性分析,计算。科学。,46,S2,539-543,(2019)
[33] 张,G。;吴,X。;Zhang,T.,三尖体噪声和轴承故障诊断下强耦合duffing和van der pol振荡器的随机共振,Fluct。噪声Lett。,1,第2050023条,第,页(2020)
[34] 谢浩。;道森·J·F。;Yan,J.,随机电磁场耦合到印刷电路板轨迹的数值和分析分析,IEEE Trans。电动发电机。公司。,1-8, (2019)
[35] 肖,L。;Tang,J。;张欣,利用振动共振和耦合变稳定非线性系统检测旋转机械的弱故障,J.Sound Vib。,(2020)
[36] 李,J。;王,H。;张杰,基于变分模态分解和耦合欠阻尼随机共振的齿轮箱碰撞故障检测,ISA Trans。,95, (2019)
[37] 刘,C。;Liang,X.,全局耦合双稳振荡器中耦合分集诱导的共振,Phys。版本E,100,3,(2019)
[38] 张,G。;Xu,H。;Zhang,T.,基于二维三稳态随机共振系统的滚动轴承故障检测方法,J.Vib。工程技术。,(2020)
[39] 胡刚,随机力与非线性系统,(1994),上海科学技术教育出版社:上海科学技术教学出版社
[40] 李,J。;张杰。;Li,M.,基于耦合双稳态系统的新型自适应随机共振方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用,机械。系统。信号处理。,114, 128-145, (2019)
[41] 徐,P。;Jin,Y。;Zhang,Y.,欠阻尼三阱势系统中的随机共振,应用。数学。计算。,346, 352-362, (2019) ·Zbl 1428.60082号
[42] 乔,Z。;雷,Y。;Li,N.,《随机共振在机械故障检测中的应用:回顾与教程》,机械。系统。信号。工艺。,(2019年)502-536年5月1日第122号
[43] 卢,S。;何,Q。;Zhang,H.,通过全波信号结构增强随机共振进行旋转机械故障诊断,机械。系统。信号处理。,85, 82-97, (2017)
[44] 夏,P。;Xu,H。;Lei,M.,改进的欠阻尼非对称双稳态随机共振方法及其在主轴轴承故障诊断中的应用,IEEE Access,1,(2020),PP(99)
[45] 李,X。;Zai,J。;Zhao,Q.,SARS-CoV-2的进化史、潜在中间动物宿主和跨物种分析,J.Med.Virol。,92, 6, (2020)
[46] 乔·W。;莫阿耶迪,H。;Foong,L.K.,IWO、DA、ES、GA和ICA的自然启发混合技术,通过预测每月天然气消耗的K倍验证过程进行验证,能源建设。,217,第110023条pp.,(2020)
[47] Tubishat,M。;Idris,N。;Shuib,L.,基于对立学习的改进Salp Swarm算法和用于特征选择的新型局部搜索算法,专家系统。申请。,145,第113122条pp.,(2019)
[48] 刘杰。;Leng,Y。;Zhang,Y.,具有潜在函数特征参数的牛棚轴承随机共振和故障检测研究,Vib。影响,26-33+41,38,13,(2019)
[49] 王,B。;雷,Y。;Li,N.,一种用于估计滚动元件轴承剩余使用寿命的混合预测方法,IEEE Trans。信实。,1-12, (2018)
[50] CWRU公司。12k驱动端轴承故障数据[EB/OL]。[ 2019 -05-15]. http://csegroups.case.du/bearing-datacenter/pages/download-data-file。
[51] 卢,S。;郑,P。;刘毅,利用自适应随机共振进行轴承故障检测的声振弱信号增强,J.Sound Vib。,(2019)
[52] b、 常;他;K、 洪,改进的双稳态随机共振及其在离心压缩机叶片弱故障特征识别中的应用,J.Sound Vib。,442, 677-697, (2019)
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