混合多稳态随机共振的故障信号检测
发布时间：2021-10-13 01:43
针对故障特征信号在诊断时经常淹没在噪声中难以提取问题,利用Woods-Saxon型单稳态模型与混合型双稳态模型结合提出一种混合型三稳态随机共振系统,该系统不仅保留了Woods-Saxon对故障信号易于检测的优点又利用了三稳态对噪声利用率高的特点。利用信噪比增益为衡量指标,提出寻找最优系统参数的自适应算法;对α噪声背景下的谐波振动信号、调幅信号、周期脉冲衰减信号进行检测;提出一种变分模态分解与混合三稳态结合的信号检测方法,并将其应用于实际轴承故障检测;经过仿真实验表明混合型三稳态随机共振模型以及组合模型在故障信号的检测中检测结果清晰可靠、性能优越。
【文章来源】：振动与冲击. 2019,38(18)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
势函数随不同参数的变化Fig．1Potentialfunctionfordifferentparameters
图2混合型双稳势函数随b的变化Fig．2Hybridbistablepotentialfunctionfordifferentb1．3组合模型基于以上两种模型将Woods-Saxon单稳态模型与混合双稳态模型相结合提出一种混合型三稳态模型，势函数为U(x)=U1(x)+U2(x)=exp(－x2)+12bx2－V1+exp((x－Ｒ)/a)(3)图3是混合型三稳态的势函数，其参考形态结构参数为(V，Ｒ，a，b)=(0．6，0．4，0．1，0．3)，由图3可知该函数为轴对称图形，两边势阱属于混合双稳态势阱而中间势阱属于Woods-Saxon，从而可知该系统既保留了Woods-Saxon的特性又增添了三稳态的优点。图3混合型三稳态势函数Fig．3Hybridtri-stablepotentialfunctionfordifferentvalue通过调节系统参数V可知影响中间稳态深浅，参数a影响中间稳态壁的陡峭程度，参数Ｒ影响中间稳态区域窄宽，参数b影响整体势函数两边稳态壁的陡峭，由布朗粒子运动及势函数形态关系可知:布朗粒子从单或双势阱跃迁变为三势阱跃迁，极大的提高了噪声的利用率，而由这些参数引起的势阱与势垒的改变也直接影响粒子的跃迁难易程度。1．4系统模型随机共振的三要素分别为:微弱驱动信号、噪声和非线性系统，代入布朗粒子运动方程中可以理解为布朗粒子在外部周期驱动力下通过非线性系统在势阱间的跃迁达到周期性，在不足以越过势垒的情况下，通过协调噪声的能量完成势阱间的跃迁，因此二阶三稳态布朗粒子运动方程为x·=yy·=－ky－dU(x)dx+s(t)+ξ(t{)(4)其中传统的随机共振系统势函数及势阱力为［20］U(x)=－1
图2混合型双稳势函数随b的变化Fig．2Hybridbistablepotentialfunctionfordifferentb1．3组合模型基于以上两种模型将Woods-Saxon单稳态模型与混合双稳态模型相结合提出一种混合型三稳态模型，势函数为U(x)=U1(x)+U2(x)=exp(－x2)+12bx2－V1+exp((x－Ｒ)/a)(3)图3是混合型三稳态的势函数，其参考形态结构参数为(V，Ｒ，a，b)=(0．6，0．4，0．1，0．3)，由图3可知该函数为轴对称图形，两边势阱属于混合双稳态势阱而中间势阱属于Woods-Saxon，从而可知该系统既保留了Woods-Saxon的特性又增添了三稳态的优点。图3混合型三稳态势函数Fig．3Hybridtri-stablepotentialfunctionfordifferentvalue通过调节系统参数V可知影响中间稳态深浅，参数a影响中间稳态壁的陡峭程度，参数Ｒ影响中间稳态区域窄宽，参数b影响整体势函数两边稳态壁的陡峭，由布朗粒子运动及势函数形态关系可知:布朗粒子从单或双势阱跃迁变为三势阱跃迁，极大的提高了噪声的利用率，而由这些参数引起的势阱与势垒的改变也直接影响粒子的跃迁难易程度。1．4系统模型随机共振的三要素分别为:微弱驱动信号、噪声和非线性系统，代入布朗粒子运动方程中可以理解为布朗粒子在外部周期驱动力下通过非线性系统在势阱间的跃迁达到周期性，在不足以越过势垒的情况下，通过协调噪声的能量完成势阱间的跃迁，因此二阶三稳态布朗粒子运动方程为x·=yy·=－ky－dU(x)dx+s(t)+ξ(t{)(4)其中传统的随机共振系统势函数及势阱力为［20］U(x)=－1
【参考文献】：
期刊论文
[1]Levy噪声驱动下指数型单稳系统的随机共振特性分析[J]. 张刚,宋莹,张天骐. 电子与信息学报. 2017(04)
[2]基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振研究[J]. 赖志慧,饶锡新,刘建胜,冷永刚. 振动与冲击. 2016(21)
[3]基于幂函数型双稳随机共振的故障信号检测方法[J]. 贺利芳,崔莹莹,张天骐,张刚,宋莹. 仪器仪表学报. 2016(07)
[4]基于改进移频变尺度随机共振的齿轮故障诊断[J]. 谢有浩,刘晓乐,刘后广,程刚,陈曦晖. 农业工程学报. 2016(08)
[5]基于频率控制的自适应随机共振系统研究[J]. 张刚,胡韬,张天骐. 振动与冲击. 2016(02)
[6]α稳定噪声下时滞非对称单稳系统的随机共振[J]. 焦尚彬,李佳,张青,谢国. 系统仿真学报. 2016(01)
[7]三稳系统的动态响应及随机共振[J]. 赖志慧,冷永刚. 物理学报. 2015(20)
[8]α稳定噪声驱动的非对称双稳随机共振现象[J]. 焦尚彬,杨蓉,张青,谢国. 物理学报. 2015(02)
[9]幂函数型单势阱随机振动系统的广义随机共振[J]. 季袁冬,张路,罗懋康. 物理学报. 2014(16)
[10]基于Kramers逃逸速率的Duffng振子广义调参随机共振研究[J]. 冷永刚,赖志慧. 物理学报. 2014(02)
本文编号：3433717
【文章来源】：振动与冲击. 2019,38(18)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
势函数随不同参数的变化Fig．1Potentialfunctionfordifferentparameters
图2混合型双稳势函数随b的变化Fig．2Hybridbistablepotentialfunctionfordifferentb1．3组合模型基于以上两种模型将Woods-Saxon单稳态模型与混合双稳态模型相结合提出一种混合型三稳态模型，势函数为U(x)=U1(x)+U2(x)=exp(－x2)+12bx2－V1+exp((x－Ｒ)/a)(3)图3是混合型三稳态的势函数，其参考形态结构参数为(V，Ｒ，a，b)=(0．6，0．4，0．1，0．3)，由图3可知该函数为轴对称图形，两边势阱属于混合双稳态势阱而中间势阱属于Woods-Saxon，从而可知该系统既保留了Woods-Saxon的特性又增添了三稳态的优点。图3混合型三稳态势函数Fig．3Hybridtri-stablepotentialfunctionfordifferentvalue通过调节系统参数V可知影响中间稳态深浅，参数a影响中间稳态壁的陡峭程度，参数Ｒ影响中间稳态区域窄宽，参数b影响整体势函数两边稳态壁的陡峭，由布朗粒子运动及势函数形态关系可知:布朗粒子从单或双势阱跃迁变为三势阱跃迁，极大的提高了噪声的利用率，而由这些参数引起的势阱与势垒的改变也直接影响粒子的跃迁难易程度。1．4系统模型随机共振的三要素分别为:微弱驱动信号、噪声和非线性系统，代入布朗粒子运动方程中可以理解为布朗粒子在外部周期驱动力下通过非线性系统在势阱间的跃迁达到周期性，在不足以越过势垒的情况下，通过协调噪声的能量完成势阱间的跃迁，因此二阶三稳态布朗粒子运动方程为x·=yy·=－ky－dU(x)dx+s(t)+ξ(t{)(4)其中传统的随机共振系统势函数及势阱力为［20］U(x)=－1
图2混合型双稳势函数随b的变化Fig．2Hybridbistablepotentialfunctionfordifferentb1．3组合模型基于以上两种模型将Woods-Saxon单稳态模型与混合双稳态模型相结合提出一种混合型三稳态模型，势函数为U(x)=U1(x)+U2(x)=exp(－x2)+12bx2－V1+exp((x－Ｒ)/a)(3)图3是混合型三稳态的势函数，其参考形态结构参数为(V，Ｒ，a，b)=(0．6，0．4，0．1，0．3)，由图3可知该函数为轴对称图形，两边势阱属于混合双稳态势阱而中间势阱属于Woods-Saxon，从而可知该系统既保留了Woods-Saxon的特性又增添了三稳态的优点。图3混合型三稳态势函数Fig．3Hybridtri-stablepotentialfunctionfordifferentvalue通过调节系统参数V可知影响中间稳态深浅，参数a影响中间稳态壁的陡峭程度，参数Ｒ影响中间稳态区域窄宽，参数b影响整体势函数两边稳态壁的陡峭，由布朗粒子运动及势函数形态关系可知:布朗粒子从单或双势阱跃迁变为三势阱跃迁，极大的提高了噪声的利用率，而由这些参数引起的势阱与势垒的改变也直接影响粒子的跃迁难易程度。1．4系统模型随机共振的三要素分别为:微弱驱动信号、噪声和非线性系统，代入布朗粒子运动方程中可以理解为布朗粒子在外部周期驱动力下通过非线性系统在势阱间的跃迁达到周期性，在不足以越过势垒的情况下，通过协调噪声的能量完成势阱间的跃迁，因此二阶三稳态布朗粒子运动方程为x·=yy·=－ky－dU(x)dx+s(t)+ξ(t{)(4)其中传统的随机共振系统势函数及势阱力为［20］U(x)=－1
【参考文献】：
期刊论文
[1]Levy噪声驱动下指数型单稳系统的随机共振特性分析[J]. 张刚,宋莹,张天骐. 电子与信息学报. 2017(04)
[2]基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振研究[J]. 赖志慧,饶锡新,刘建胜,冷永刚. 振动与冲击. 2016(21)
[3]基于幂函数型双稳随机共振的故障信号检测方法[J]. 贺利芳,崔莹莹,张天骐,张刚,宋莹. 仪器仪表学报. 2016(07)
[4]基于改进移频变尺度随机共振的齿轮故障诊断[J]. 谢有浩,刘晓乐,刘后广,程刚,陈曦晖. 农业工程学报. 2016(08)
[5]基于频率控制的自适应随机共振系统研究[J]. 张刚,胡韬,张天骐. 振动与冲击. 2016(02)
[6]α稳定噪声下时滞非对称单稳系统的随机共振[J]. 焦尚彬,李佳,张青,谢国. 系统仿真学报. 2016(01)
[7]三稳系统的动态响应及随机共振[J]. 赖志慧,冷永刚. 物理学报. 2015(20)
[8]α稳定噪声驱动的非对称双稳随机共振现象[J]. 焦尚彬,杨蓉,张青,谢国. 物理学报. 2015(02)
[9]幂函数型单势阱随机振动系统的广义随机共振[J]. 季袁冬,张路,罗懋康. 物理学报. 2014(16)
[10]基于Kramers逃逸速率的Duffng振子广义调参随机共振研究[J]. 冷永刚,赖志慧. 物理学报. 2014(02)
本文编号：3433717
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