振动与冲击
振動與遲擊
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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2013年
19期
125-130,152
,共7页
张仲海%王多%王太勇%林锦州%蒋永翔
張仲海%王多%王太勇%林錦州%蔣永翔
장중해%왕다%왕태용%림금주%장영상
变步长随机共振%粒子群算法%自适应%多参数同步优化
變步長隨機共振%粒子群算法%自適應%多參數同步優化
변보장수궤공진%입자군산법%자괄응%다삼수동보우화
step-changed stochastic resonance (SCSR)%particle swarm optimization (PSO)%self-adaptive%multi-parameter optimization
针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解.该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号.仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景.
針對傳統的自適應隨機共振隻能實現單參數優化和變步長隨機共振計算步長選取睏難的缺陷,提齣一種基于粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自適應變步長隨機共振方法,實現瞭變步長隨機共振最優輸齣的自適應求解.該方法以雙穩繫統的輸齣信譟比作為粒子群算法的適應度函數,通過變步長隨機共振繫統的結構參數和計算步長的自適應同步選取,能夠最優地檢測齣大參數條件下的微弱信號.倣真數據和工程實際數據的分析錶明,該方法簡單易行,適用範圍廣,收斂速度快,能有效的檢測齣彊譟聲揹景下的高頻微弱信號,具有良好的工程應用前景.
침대전통적자괄응수궤공진지능실현단삼수우화화변보장수궤공진계산보장선취곤난적결함,제출일충기우입자군우화산법(Particle Swarm Optimization,PSO)적자괄응변보장수궤공진방법,실현료변보장수궤공진최우수출적자괄응구해.해방법이쌍은계통적수출신조비작위입자군산법적괄응도함수,통과변보장수궤공진계통적결구삼수화계산보장적자괄응동보선취,능구최우지검측출대삼수조건하적미약신호.방진수거화공정실제수거적분석표명,해방법간단역행,괄용범위엄,수렴속도쾌,능유효적검측출강조성배경하적고빈미약신호,구유량호적공정응용전경.
