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题名指数型随机共振微弱振动信号检测方法
被引量：15
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作者
张刚
曹莉
贺利芳
易甜
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机构
重庆邮电大学通信学院
信号与信息处理重庆市重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期53-61,共9页
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基金
国家自然科学基金(61671095
61371164
+2 种基金
61275099)
重庆市教育委员会科研(KJ1600427
KJ1600429)
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文摘
在实际工程故障诊断中特征频率信号经常淹没在噪声中,信息提取非常困难。为了提取强噪声背景中的微弱信号,将简谐势阱与Gaussian Potential模型相结合,提出一种作用在Duffing方程下的新型指数型双稳随机共振系统。首先,推导逃逸率并研究系统参数对输出信噪比影响;其次,基于指数型双稳随机共振系统对冲击衰减信号以及谐波振动信号进行检测;最后为检测大噪声下多频信号提出指数型双稳随机共振和经验模态分解的微弱信号联合检测方法并应用于轴承故障信号检测中。实验分析及仿真结果表明,指数型双稳随机共振模型在信号检测中是可行的,并且对于多频谐波信号通过随机共振后进行经验模态分解可使检测更加准确,联合检测不仅能识别故障信号,还能识别故障倍频信号。
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关键词
指数型双稳随机共振
经验模态分解
故障信号检测
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Keywords
exponential bi-stable stochastic resonance
empirical mode decomposition (EMD)
fault signal detection
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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