【摘 要】
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针对高速列车系统早期故障发生时特征信号微弱且淹没在强背景噪声之中的问题,提出了一种状态转移自适应随机共振方法。该方法解决了传统随机共振固定参数或只对单一参数进行
【机 构】
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School of Automation, Central South University; Hunan Provincial Key Laboratory of Grids Operat
【出 处】
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Journal of Central South University
【基金项目】
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Projects(61490702,61773407,61803390,61751312)supported by the National Natural Science Foundation of China;Project(61725306)supported by the National Science Foundation for Distinguished Young Schol
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针对高速列车系统早期故障发生时特征信号微弱且淹没在强背景噪声之中的问题,提出了一种状态转移自适应随机共振方法。该方法解决了传统随机共振固定参数或只对单一参数进行优化、忽略参数之间交互作用的不足。首先,利用移频变尺度对实际大信号进行预处理,使信号满足绝热近似小参数的要求;然后,以信噪比作为优化目标,采用状态转移随机共振对系统参数进行同步优化;最终,实现转子断条故障微弱特征信号的最优提取和频率恢复。通过对牵引电机早期转子断条实验进行比较,结果表明,所提方法的微弱信号提取效果明显优于其他算法,验证了该方法的有效性。
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