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采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究
引用本文:王晶,张庆,梁霖,张熠卓,徐光华.采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究[J].西安交通大学学报,2010,44(3).
作者姓名:王晶  张庆  梁霖  张熠卓  徐光华
作者单位:1. 西安交通大学机械工程学院,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安
2. 西安交通大学机械工程学院,710049,西安
基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目,机械制造系统工程国家重点实验室开放课题研究基金 
摘    要:针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景.

关 键 词:随机共振  遗传算法  多参数同步优化  弱信号检测

Adaptive Stochastic Resonance Based on Genetic Algorithm with Applications in Weak Signal Detection
Abstract:One deficiency of the traditional adaptive stochastic resonance is that only a single parameter can be optimized while the other parameters in the system being fixed.A new adaptive stochastic resonance based on genetic algorithm,which realizes multi-parameter synchronous optimization,is proposed.The signal-noise-ratio of the output of the bi-stable system is determined as the fitness function of genetic algorithm and multi-parameters in stochastic resonance system are selected adaptively.As a result,weak pe...
Keywords:stochastic resonance  genetic algorithm  multi-parameter synchronous optimization  weak signal detection
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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