随机共振模型结构参数自寻优方法与应用

发布时间：2018-06-06 07:16

  本文选题：随机共振 + 结构参数寻优　； 参考：《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》2014年10期

【摘要】：在随机共振微弱周期信号检测过程中,如何确定结构参数值非常关键.已有的结构参数选择方法在应用上存在着局限性,如由于模型输入信号的干扰噪声未知,通常定义的信噪比无法获得.针对该问题,首先改写了随机共振模型的数学表达式;然后定义了一种随机共振模型输出信噪比,并给出了计算方法;最后在此基础上,以输出信噪比为评价指标,提出了一种结构参数自寻优方法,用于构建性能优良的随机共振模型.仿真信号分析表明该方法能较好地解决输入信号背景噪声未知的问题,所构建的随机共振模型可有效检测出低频率和高频率的微弱周期信号.通过对转子试验装置上的转子系统早期不平衡故障分析的应用,验证了所提出方法的有效性和实用性.
[Abstract]:In the process of detecting weak periodic signal of stochastic resonance, how to determine the value of structural parameters is very important. The existing structural parameter selection methods have some limitations in application, such as the unknown interference noise of the model input signal, the usually defined signal-to-noise ratio can not be obtained. In order to solve this problem, the mathematical expression of stochastic resonance model is rewritten first, then a stochastic resonance model output signal-to-noise ratio is defined and the calculation method is given. Finally, the output signal-to-noise ratio is taken as the evaluation index. In this paper, a self-optimization method for structural parameters is proposed, which is used to construct a stochastic resonance model with good performance. Simulation signal analysis shows that this method can solve the problem of unknown background noise of input signal, and the stochastic resonance model can effectively detect weak periodic signals with low frequency and high frequency. The effectiveness and practicability of the proposed method are verified by the application of the early unbalance fault analysis of the rotor system on the rotor test device.
【作者单位】： 海军工程大学动力工程学院;
【基金】：国防预研基金重点资助项目(9140A27020413JB11001) 海军工程大学自然科学基金资助项目(HGDQNJJ12009)
【分类号】：TN911.23

【参考文献】

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【共引文献】

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