TY - JOUR A2 - 泊松，弗兰克AU - 唐甲辰AU - 石，林伯强AU - 李，知行PY - 2020 DA - 2020年5月28日TI - 特征提取基于延迟反馈混合势弱随机故障的方法共振SP - 4860736 VL - 2020 AB - 要在强噪声提取弱的缺点，用于与时间延迟反馈混合电位随机共振（TFMSR）弱故障的特征提取的方法，提出了这种方法不仅克服了传统的双稳随机共振（CBSR）的饱和特性，同时也验证了新的势函数模型。基于该模型，考虑到CBSR方法的短记忆特性，提出了一种方法，可以历史信息提供给随机共振（SR）的负反馈过程中添加。通过上述两种方法的结合，在强背景噪声的微弱故障萃取实现。文章分析延迟项，反馈项，并在SR的效果系统参数的影响，并使用蚁群算法（ACA），以优化上述参数。最后，通过仿真和工程实验结果，证明了该方法具有比弱故障特征提取方法CBSR更具优势。SN - 1070-9622 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4860736 DO - 10.1155 /四百八十六万○七百三十六分之二千○二十零JF - 冲击和振动PB - Hindawi出版KW - ER -