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采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究
被引量：
26
1
作者
王晶
张庆
+2 位作者
梁霖
张熠卓
徐光华
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期32-36,共5页
针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优...
针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景.
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关键词
随机共振
遗传算法
多参数同步优化
弱信号检测
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职称材料
采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究
被引量：
22
2
作者
张仲海
王多
+2 位作者
王太勇
林锦州
蒋永翔
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第19期125-130,152,共7页
针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法...
针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号。仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景。
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关键词
变步长随机共振
粒子群算法
自适应
多参数同步优化
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职称材料
题名
采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究
被引量：
26
1
作者
王晶
张庆
梁霖
张熠卓
徐光华
机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期32-36,共5页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA04Z432)
机械制造系统工程国家重点实验室开放课题研究基金资助项目
文摘
针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景.
关键词
随机共振
遗传算法
多参数同步优化
弱信号检测
Keywords
stochastic resonance
genetic algorithm
multi-parameter synchronous optimization
weak signal detection
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究
被引量：
22
2
作者
张仲海
王多
王太勇
林锦州
蒋永翔
机构
天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室
航天晨光股份有限公司研究院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第19期125-130,152,共7页
基金
国家自然科学基金(50975193)
天津市科技计划项目(10ZXCXGX28700,11ZCKFGX03400)
+1 种基金
教育部2010年博士点基金(20100032110006)
天津市应用基础及前沿技术研究计划(12JCQNJC02500)联合资助
文摘
针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号。仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景。
关键词
变步长随机共振
粒子群算法
自适应
多参数同步优化
Keywords
Circuit resonance
Magnetic resonance
Parameter estimation
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究
王晶
张庆
梁霖
张熠卓
徐光华
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
26
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职称材料
2
采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究
张仲海
王多
王太勇
林锦州
蒋永翔
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013
22
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职称材料
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