基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取

• 作者: 高康平 徐信芯 师宁 焦生杰
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 数学
• 关键词: 振动与波 微弱信号检测 随机共振 麻雀优化算法 特征提取 旋转机械
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 112-118
• 页数: 7页
• 分类号: O241.82
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2022.01.018

摘要

针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法(SSA)和随机共振(SR)相结合的微弱信号提取方法.首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将该方法应用于轴承内圈故障和轻度磨损钻头微弱信号的提取中.结果表明:提出的方法对微弱信号的提取性能优于传统的SR模型以及PSO-SR模型,有效提高了信号信噪比,实现了故障微弱信号的提取与增强.