基于PSO和MSR的微弱信号检测方法研究

摘要

针对强噪声环境下,旋转机械系统的微弱信号难以得到准确检测的问题,提出了一种基于自适应权重粒子群算法(APSO)和自适应多稳态随机共振(SMSR)相结合的微弱信号检测方法。首先,使用自适应多稳态随机共振作为基本检测方法,并在数值求解输出信号时,引入了二次采样法(TS),解决了随机共振对高频信号适应能力差的问题;然后,以输出信噪比作为适应度函数,使用粒子群算法(PSO)优化了多稳态系统结构参数;采用全局最优点距离的方案,对惯性权重进行了自适应调整,将粒子群算法改善为自适应权重粒子群算法;最后,设置了混有高强度高斯噪声的正弦小信号仿真试验,在此基础上,使用该方法完成了对机械系统微弱故障诊断实验。研究结果表明:该方法可以准确地突显出161.1 Hz故障频率成分,同时能够得到描述实际机械系统运转状态的倍频成分,具有准确的微弱信号检测能力。