TY -的A2 Baraldi Daniele AU - Li Zhixing AU -史,Boqiang PY - 2018 DA - 2018/10/17 TI -旋转机械故障诊断的基于双稳态随机共振与限制潜在的SP - 8452509六世以来- 2018 AB -弱故障特征的机械设备通常很难提取在强背景噪声,随机共振(SR)被广泛用于提取微弱故障特征,就是能利用噪声放大微弱故障特征。虽然经典的双稳态随机共振(CBSR)可以提高潜在的弱特征通过调整参数模型,当势垒高度调整势阱宽度也改变,反之亦然。同时两个势阱宽度和势垒高度的变化都是很难获得一个合适的潜在模型进一步更好的弱故障特征提取和故障诊断的机械。出于这个原因,输出信噪比(信噪比)CBSR大大减少,和相应的增强弱故障特征的能力是有限的。为了避免的缺点,提出了一种新的SR方法提取微弱故障特征和进一步诊断旋转机械的故障,在经典的双稳态可能被替换为一个双稳态的潜力得到最佳的老双稳态的潜在模型不仅具有经典双稳势模型的特点,但也有能力调整潜在的宽度,势垒高度,独立墙陡度。模拟数据用于演示老拟议的新方法。结果表明,弱故障特征可以有效地从模拟信号中提取与沉重的噪音。轴承和行星齿轮箱实验证明提出的SR方法可以正确诊断旋转机械的故障,而且具有较高的光谱峰值和更好的认可程度与CBSR方法。SN - 1070 - 9622你——https://doi.org/10.1155/2018/8452509 - 10.1155 / 2018/8452509摩根富林明冲击和振动PB - Hindawi KW - ER