导读:本文包含了自适应共振论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:通信信号处理,信号去噪,随机共振,双稳态系统
自适应共振论文文献综述
张政,马金全[1]（2019）在《低信噪比通信信号的自适应调参随机共振方法》一文中研究指出参数调节随机共振系统中参数的选择对输出信号的效果优劣具有决定性作用.本文针对目前随机共振无法通用地处理多类微弱通信信号的问题,提出基于自适应调参随机共振的信号增强方法.首先,从信号的特征子空间角度阐释了随机共振的能量转移本质,提出将基于奇异值分解的测度函数作为评价函数进行寻优.其次,在分析了两个不同系统参数的作用后,利用幅度归一化对单参数优化,降低了复杂度,并将滑动平均滤波器加入随机共振模块来防止幅度漂移.最后,以人工鱼群算法为基础,模块化设计出方法的整体框架和具体步骤.仿真结果表明,针对四类共九种信号,该方法能够以平均4至5次的迭代收敛速度实现带噪声的信号和非线性系统的匹配.(本文来源于《电子学报》期刊2019年11期）
王丽华,赵晓平,周子贤,吴家新[2]（2019）在《基于自适应遗传随机共振的滚动轴承微弱故障诊断》一文中研究指出随机共振(SR)能够利用噪声能量增强微弱信号,有效降低了噪声信号对特征提取的影响,针对SR方法参数选择时缺少交互以及提取特征诊断效果缺乏验证的不足,提出自适应遗传随机共振(AGSR)的滚动轴承微弱故障诊断方法。AGSR方法利用遗传算法(GA)寻找随机共振的最优系统参数,在考虑参数间交互作用的同时对其进一步优化,有效提高了轴承微弱故障特征的提取效果,随后将AGSR方法提取的特征信号输入堆迭自动编码器(SAE),通过反向传播算法多次迭代优化整个SAE网络,最终实现故障诊断。滚动轴承实测数据的检验结果表明,该方法可有效实现滚动轴承早期微弱故障检测。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年20期）
田晶,周杰,王术光,孙浩,艾延廷[3]（2019）在《基于自适应双稳态随机共振的中介轴承故障诊断方法》一文中研究指出针对航空发动机中介轴承故障信号微弱,故障特征提取困难的问题,提出了基于容忍遗传算法(TAGA)的自适应双稳态随机共振(BSR)的中介轴承故障诊断方法。在传统自适应遗传算法中引入容忍度思想,建立一种容忍遗传算法,采用容忍遗传算法对双稳态随机共振系统的结构参数a,b进行优化,建立自适应双稳态随机共振系统对故障信号进行处理。为验证该方法的有效性,搭建了中介轴承故障模拟实验系统,开展中介轴承内圈和外圈故障模拟实验。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行处理。结果表明:该方法能够对故障信号进行增强,提升了故障特征频率提取能力。自适应优化结构参数后,提取的特征频率与故障频率理论值的误差小于0.1%。(本文来源于《航空动力学报》期刊2019年10期）
王洪涛,王奉涛,薛宇航,邓刚,李宏坤[4]（2019）在《基于单稳态随机共振的冲击信号自适应检测方法研究》一文中研究指出针对强背景噪声环境下微弱故障冲击信号特征提取困难等问题,对单稳态随机共振系统和衡量指标等方面进行了研究,对低速回转支承的故障诊断策略进行了分析,提出了一种基于单稳态随机共振的冲击信号自适应检测方法。考虑到系统参数的关联性,利用灰狼优化算法(GWO)对系统的多个参数进行了优化,实现了系统参数间的同步优化过程;并以加权负熵指标作为GWO的适应度函数,对仿真冲击信号和低速回转支承振动信号进行了状态监测与故障分析。研究结果表明:该系统方法简单易行、收敛速度快、参数优化效果理想,能够在强背景噪声环境下,有效地利用噪声能量来增强微弱故障信号,凸显仿真冲击信号的特性;能准确地诊断出低速回转支承故障模式,在工程实际中具有良好的工程应用前景。(本文来源于《机电工程》期刊2019年09期）
陈剑,陶善勇,王维,吕伍佯[5]（2019）在《基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法》一文中研究指出针对滚动轴承微弱故障振动信号在噪声环境下故障特征难以提取的问题,提出一种基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法。采用粒子群算法对系统参数和阻尼系数的自适应匹配,实现对多个拟增强频段的随机共振,更加适用于工程实际中多故障信号提取。数据库考题检验和工程实验验证表明:1)该方法明显提高了输出信噪比,故障特征频率处主峰突出,边带干扰少,方便故障的机器判读,误判率低; 2)随着噪声强度的增加,虽然输出信噪比有所降低,但该方法的检测效果仍优于基于周期势函数的自适应一阶随机共振方法的检测效果; 3)该方法对噪声的适应性更强,在噪声环境下对于微弱故障信号的提取有着明显优势。(本文来源于《计量学报》期刊2019年04期）
尹进田,谢永芳,陈志文,彭涛,阳春华[6]（2019）在《基于状态转移自适应随机共振的微弱故障诊断（英文）》一文中研究指出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。(本文来源于《Journal of Central South University》期刊2019年07期）
方宇,袁丛振,胡定玉[7]（2019）在《基于GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断》一文中研究指出针对强噪声下轴承故障弱信号较难检测和传统仅靠单参数优化随机共振系统问题,提出一种基于萤火虫优化算法(GSO)的自适应随机共振轴承故障信号检测方法。首先按固定频率压缩比压缩频率;然后以传统随机共振系统输出信噪比作为GSO算法的初始荧光素,利用GSO算法选取随机共振系统的结构参数a、b;最后通过双稳随机共振系统的输出信噪比检测轴承故障弱信号是否增强,通过系统的输出时域图分析信号的周期性,通过功率谱分析轴承故障弱信号的特征频率。仿真验证与试验验证结果分析表明,该方法可检测出轴承故障弱信号,实现弱信号的增强和降噪。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2019年03期）
杨建香,佘玉梅,傅美君,和丽华,解雪琴[8]（2019）在《基于自适应变分模态分解的佤语孤立词共振峰估计》一文中研究指出基于变分模态分解算法实现对语音共振峰的提取,针对其存在共振峰合并和虚假峰值2个主要问题,通过对分解模态数、平衡约束参数的分析,提出了自适应变分模态分解法.并从的正交性、能量保存度2个方面证明了该方法的可行性;最后,利用该方法实现对佤语共振峰的估计.实验结果表明,基于自适应变分模态分解对佤语孤立词的共振峰估计平均正确率可达85.50%.(本文来源于《云南民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
郑煜,王凯[9]（2019）在《基于分层优化自适应随机共振的滚动轴承早期故障诊断》一文中研究指出针对滚动轴承早期故障诊断,提出了基于分层优化自适应随机共振的诊断方法。首先研究了随机共振的发生条件,在此基础上为使随机共振容易产生,使用了降频调整法来处理信号噪声。然后提出了自适应随机共振的分层优化方法,使信号噪声在引发随机共振的同时具有较好的信噪比。最后对滚动轴承早期故障振动数据进行采集并对故障进行诊断,结果表明了该方法的有效性。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2019年05期）
张刚,杨玉蕾,张天骐[10]（2019）在《Levy噪声下自适应级联叁稳随机共振系统研究》一文中研究指出在Levy噪声驱动下,以级联叁稳态随机共振为模型,首先研究了不同特征参数、对称参数条件下输入信噪比随噪声强度D的变化;然后以谱峰值和平均信噪比增益为性能指标,针对高、低频信号级联叁稳随机共振现象进行了研究;最后将其应用到轴承故障检测中。研究表明,通过自适应算法选取最优参数a、b和c,可诱导级联叁稳系统发生随机共振,从而实现对目标信号的检测。结果表明,特征参数越大,输入信噪比达到稳定状态需要的噪声强度越大,而对称参数几乎没有影响;选取相同的系统参数a=0. 5、b=0. 5、c=0. 8时,级联叁稳系统的检测效果要比单级叁稳系统有更好的随机共振输出,在小参数信号检测中,单级输出平均信噪比增益为25. 46 d B,第2级输出平均信噪比增益为28. 38 d B。此外,在轴承故障检测中级联叁稳系统也显示出更好的检测效果。此系统对于微弱信号的检测具有重要的研究意义也有着良好发展前景。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年04期）
自适应共振论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随机共振(SR)能够利用噪声能量增强微弱信号,有效降低了噪声信号对特征提取的影响,针对SR方法参数选择时缺少交互以及提取特征诊断效果缺乏验证的不足,提出自适应遗传随机共振(AGSR)的滚动轴承微弱故障诊断方法。AGSR方法利用遗传算法(GA)寻找随机共振的最优系统参数,在考虑参数间交互作用的同时对其进一步优化,有效提高了轴承微弱故障特征的提取效果,随后将AGSR方法提取的特征信号输入堆迭自动编码器(SAE),通过反向传播算法多次迭代优化整个SAE网络,最终实现故障诊断。滚动轴承实测数据的检验结果表明,该方法可有效实现滚动轴承早期微弱故障检测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应共振论文参考文献
[1].张政,马金全.低信噪比通信信号的自适应调参随机共振方法[J].电子学报.2019
[2].王丽华,赵晓平,周子贤,吴家新.基于自适应遗传随机共振的滚动轴承微弱故障诊断[J].现代电子技术.2019
[3].田晶,周杰,王术光,孙浩,艾延廷.基于自适应双稳态随机共振的中介轴承故障诊断方法[J].航空动力学报.2019
[4].王洪涛,王奉涛,薛宇航,邓刚,李宏坤.基于单稳态随机共振的冲击信号自适应检测方法研究[J].机电工程.2019
[5].陈剑,陶善勇,王维,吕伍佯.基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法[J].计量学报.2019
[6].尹进田,谢永芳,陈志文,彭涛,阳春华.基于状态转移自适应随机共振的微弱故障诊断（英文）[J].JournalofCentralSouthUniversity.2019
[7].方宇,袁丛振,胡定玉.基于GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断[J].噪声与振动控制.2019
[8].杨建香,佘玉梅,傅美君,和丽华,解雪琴.基于自适应变分模态分解的佤语孤立词共振峰估计[J].云南民族大学学报(自然科学版).2019
[9].郑煜,王凯.基于分层优化自适应随机共振的滚动轴承早期故障诊断[J].机械设计与制造工程.2019
[10].张刚,杨玉蕾,张天骐.Levy噪声下自适应级联叁稳随机共振系统研究[J].电子测量与仪器学报.2019