AU - Lai, AU - z h, AU - s - b, AU - g, AU - Zhang, AU - g, AU - Zhang, c - l, AU - Zhang，j . w . PY - 2020 DA - 2020/03/10 TI -滚动轴承故障诊断基于自适应Multiparameter-Adjusting双稳态随机共振SP - 6096024六世- 2020 AB -基于随机共振的微弱信号检测技术(SR)扮演重要角色在vibration-based健康监控和故障诊断滚动轴承,特别是在它们的早期断裂阶段。针对实际工程中参数固定的振动信号，通过自适应调整SR系统参数以及幅值变换系数、尺度变换系数等广义参数来诊断滚动轴承潜在故障是可行的。然而，现有的自适应调整方法主要针对系统参数，而对其他可调参数的调整尚未进行充分的研究，从而限制了自适应SR方法的检测性能。为了进一步提高自适应SR方法的检测性能，扩大其在滚动轴承故障诊断中的应用，提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的双稳态自适应多参数调整SR (AMPASR)方法。该方法通过自适应调整多参数产生最优SR输出，从而实现故障特征提取和进一步的故障诊断。讨论了算法参数对优化结果的影响，并比较了Langevin系统和Duffing系统的优化结果。最后，本文提出了一种基于AMPASR的Duffing系统弱信号检测方法，并以内圈故障、外圈故障和滚动元件故障诊断为例，验证了该方法在滚动轴承故障诊断中的可行性。SN - 1070-9622 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6096024 DO - 10.1155/2020/6096024 JF -冲击与振动PB - Hindawi KW - ER -