基于广义相关系数自适应随机共振的液压泵振动信号预处理方法

摘要：

针对液压泵故障振动信号信噪比低，故障特征难以提取的问题，对液压泵振动信号预处理方法进行研究。针对现有自适应随机共振优化算法及其目标函数存在的问题，将量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm，QGA）引入自适应随机共振中，提出一种改进的自适应随机共振的信号预处理方法。该方法以广义相关系数为目标函数，采用 QGA 算法对随机共振系统的结构参数进行优化，从而实现对信号的降噪预处理。仿真及实验结果表明，该方法能够有效提取强噪声背景下的液压泵振动信号频率特征，是液压泵故障特征提取及故障诊断中信号预处理的有效方法，可进一步发展至实际工程应用。

关键词：广义相关系数、自适应随机共振、量子遗传算法、液压泵振动信号

所属期刊栏目：35

分类号：TN911;TH17

资助基金：国家自然科学基金51275524

在线出版日期：2016-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：72-78,85