隨機(jī)共振參數(shù)優(yōu)化及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨機(jī)共振是以噪聲為媒介引起微弱周期信號(hào)與非線性系統(tǒng)協(xié)同作用的非線性現(xiàn)象,涉及的參數(shù)有周期信號(hào)的幅值、頻率,噪聲強(qiáng)度和非線性系統(tǒng)參數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中,輸入信號(hào)和噪聲是給定的,只有通過調(diào)節(jié)非線性系統(tǒng)參數(shù),使非線性系統(tǒng)與輸入信號(hào)匹配,才能產(chǎn)生隨機(jī)共振。本文分析了雙穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù)對(duì)隨機(jī)共振的影響,提出基于人工魚群算法的自適應(yīng)隨機(jī)共振。
　　分析了雙穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù)對(duì)勢(shì)壘高度的影響以及系統(tǒng)輸出信噪比隨雙穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù)的變化,通過調(diào)節(jié)雙穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù)實(shí)現(xiàn)了隨機(jī)共

2、振的產(chǎn)生與增強(qiáng)。
　　研究了常用自適應(yīng)算法的特點(diǎn),針對(duì)線性隨機(jī)搜索算法采用疊加權(quán)值的方法,無法保證全局最優(yōu)解和遺傳算法因?yàn)橐腚S機(jī)突變而搜索到錯(cuò)誤空間的不足,提出了基于人工魚群算法的自適應(yīng)隨機(jī)共振,利用人工魚群算法自適應(yīng)地調(diào)節(jié)雙穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù),實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振;將兩個(gè)雙穩(wěn)系統(tǒng)經(jīng)過非線性耦合的方式構(gòu)成耦合系統(tǒng),通過耦合的作用控制隨機(jī)共振的產(chǎn)生,進(jìn)而對(duì)控制參數(shù)的優(yōu)化增強(qiáng)共振效應(yīng)。
　　將基于人工魚群算法的自適應(yīng)隨機(jī)共振應(yīng)用于軸承滾動(dòng)體故

3、障、內(nèi)圈故障的檢測(cè)和不同流量的渦街信號(hào)的檢測(cè),成功地獲取了故障特征頻率和渦街頻率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用人工魚群算法并行優(yōu)化雙穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù),能夠增強(qiáng)微弱的特征信號(hào),提高信噪比,有效地實(shí)現(xiàn)微弱信號(hào)的檢測(cè)。
　　最后,利用COM技術(shù)的LabVIEW與MATLAB的無縫集成,開發(fā)了微弱信號(hào)智能檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的被測(cè)信號(hào)特性,自適應(yīng)地調(diào)節(jié)雙穩(wěn)系統(tǒng)參數(shù),實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振。經(jīng)對(duì)渦街信號(hào)的檢測(cè)表明系統(tǒng)能有效地實(shí)現(xiàn)微弱特征信號(hào)的檢測(cè),具有廣闊的