【摘 要】
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针对分数阶随机共振涉及多参数联调对人工调试不友好的问题,本文提出使用粒子群算法对分数阶双稳系统的多个参数进行自适应寻优,在提高方法工作效率的同时,达到系统输出能有效增强被噪声掩盖的微弱目标信号的目的。并尝试将该方案应用于轴承振动信号处理这一实际问题上。由于轴承振动信号属于复杂信号,传统的单一信号评价参数在这类信号的应用上存在一定缺陷。本课题通过分析探究轴承故障类型和多个信号评价指标。利用BP神经网
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针对分数阶随机共振涉及多参数联调对人工调试不友好的问题,本文提出使用粒子群算法对分数阶双稳系统的多个参数进行自适应寻优,在提高方法工作效率的同时,达到系统输出能有效增强被噪声掩盖的微弱目标信号的目的。并尝试将该方案应用于轴承振动信号处理这一实际问题上。由于轴承振动信号属于复杂信号,传统的单一信号评价参数在这类信号的应用上存在一定缺陷。本课题通过分析探究轴承故障类型和多个信号评价指标。利用BP神经网络进行训练,将多个评价指标融合为一个自定义综合指标。最后使用该指标作为粒子群算法寻优的评价参数,实现利用分数阶随机共振系统对轴承振动信号进行自适应处理,在增强目标信号的同时有效削弱噪声能量。本课题在研究过程中主要做了以下几项工作:（1）对ORA算法进行阐述并进一步调整,使之更好对处理轴承故障信号的分数阶双稳系统进行整数阶的逼近,并进行模块化封装,方便后续调用;（2）根据单一变量原则探究分数阶双稳系统随机共振产生随机共振所涉及每一个参数的影响机制,根据总结的规律选择、精简需要进行调节优化的参数个数;（3）基于Levy飞行策略优化粒子群算法并搭建相应的分数阶双稳系统下的随机共振程序框架,实现对该系统输入信号产生分数阶随机共振的自适应参数调节;（4）使用BP神经网络对多个信号评价指标进行训练得到针对分数阶随机共振的输出信号自定义综合评价指标。
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