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题名高斯势分段双稳随机共振在不同噪声下的轴承故障诊断
被引量：6
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作者
贺利芳
刘秋玲
张刚
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期30-42,共13页
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基金
国家自然科学基金(61771085)
重庆市教育委员会科研项目(KJ1600407,KJQN201900601)
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0836)。
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文摘
为解决经典双稳随机共振(classical bistable stochastic resonance, CBSR)在强噪声下输出信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)较低问题,将非饱和分段双稳随机共振(unsaturated piecewise bistable stochastic resonance, UPBSR)与高斯势(gaussian potential, GP)随机共振结合得到一种高斯势分段双稳随机共振(Gaussian potential piecewise bistable stochastic resonance, GPPBSR)。首先,将GPPBSR与CBSR、UPBSR的势函数分析对比;其次,以SNR和平均信噪比增益(mean signal-to-noise ratio increase, MSNRI)为衡量指标,分别在高斯白噪声和色噪声背景下通过遗传算法参数寻优得到SNR和MSNRI随系统参数的变化规律,其结果表明在两种噪声背景下,GPPBSR系统的SNR和MSNRI均优于UPBSR,抗噪性能更好;最后,为验证在不同场景下GPPBSR系统轴承故障诊断的实用性,将UPBSR和GPPBSR系统应用于6205-2RS JEM SKF和HRB 6205-2Z两种型号的轴承故障诊断中。仿真结果表明,GPPBSR系统在两种噪声背景下的故障信号诊断均是可行的,且比CBSR和UPBSR的性能更优越。
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关键词
轴承故障诊断
高斯势分段双稳随机共振(gppbsr)
信噪比(SNR)
平均信噪比增益(MSNRI)
色噪声
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Keywords
bearing fault diagnosis
Gaussian potential piecewise bistable stochastic resonance(gppbsr)
signal-to-noise ratio(SNR)
mean SNR gain(MSNRG)
colored noise
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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