基于人工蜂群算法和隨機共振的軸承故障診斷研究.pdf

1、現(xiàn)代機械設備正在朝著大型化、復雜化、高速化方向發(fā)展。機械設備通常在強噪聲背景中運行,如何將微弱故障信號從強噪聲環(huán)境中提取出來,一直是故障診斷技術的難題之一。隨機共振能夠很好的將噪聲能量轉換為微弱信號能量,使微弱的故障信號突出,方便研究人員和工程技術人員對機械設備作出診斷。然而隨機共振的結構參數(shù)對隨機共振的系統(tǒng)輸出有很大的影響,每一個輸入信號都會對應一組最佳的結構參數(shù)。人工蜂群算法憑借其較快的收斂速度、較高的精確性和優(yōu)良的全局搜索能力近年

2、來得到了大力的發(fā)展。
　　基于以上的原因,本文做出了如下的研究:
　　1、創(chuàng)造性的提出運用人工蜂群算法搜索隨機共振的結構參數(shù),以隨機共振輸出信噪比作為人工蜂群算法的目標函數(shù),搜索隨機共振的結構參數(shù),使不同輸入信號輸入進隨機共振時,都能達到最佳的輸出效果。
　　2、運用一組模擬的帶噪余弦信號作為隨機共振的輸入信號,驗證所提的基于人工蜂群算法和隨機共振的機械設備故障診斷方式的可行性,并與傳統(tǒng)隨機共振輸出信號進行比較,驗證所