參數(shù)同步優(yōu)化隨機(jī)共振在牽引傳動(dòng)系統(tǒng)早期微弱故障診斷中的應(yīng)用

尹進(jìn)田， 唐 杰， 劉 麗， 劉新波， 彭志華， 李 輝

(邵陽學(xué)院 多電源地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行與控制湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖南 邵陽 422000)

高鐵的安全、質(zhì)量問題，是廣大人民群眾非常關(guān)心的話題。快速、舒適與重載已成為高速列車的發(fā)展方向，安全是高速鐵路快速發(fā)展的根本，一旦高速列車出現(xiàn)事故，將對生命財(cái)產(chǎn)造成巨大損失并產(chǎn)生嚴(yán)重的社會(huì)影響。這就要求對高速列車早期故障實(shí)行有效監(jiān)測與診斷，防止故障的進(jìn)一步擴(kuò)大。然而早期故障的特征信號幅值和強(qiáng)度都很小、特征及其不明顯，具有隨機(jī)性和隱蔽性，易被系統(tǒng)擾動(dòng)和噪聲掩蓋，要對其進(jìn)行準(zhǔn)確提取極具挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的微弱故障信號檢測方法主要有自適應(yīng)濾波法[1]、信號模型參數(shù)辨識法[2]、局部均值分解[3]，奇異值濾波[4]、提升多小波法[5]、獨(dú)立分量分析[6]等。但是這些方法主要集中在設(shè)法抑制和消除噪聲以提高信噪比。雖然這樣的處理方法也表現(xiàn)出了較好的特性，但是在降低噪聲的同時(shí)也削弱了特征信號，尤其是當(dāng)噪聲頻率與特征信號頻率接近或重合時(shí)，特征信號不可避免的受到了損害，從而極大影響了微弱信號的檢測效果。

隨機(jī)共振(stochastic resonance，SR) 是Benzi等[7]提出的一種利用噪聲來使微弱特征信號得以增強(qiáng)的方法。與目前常用的通過濾波等方法濾除噪聲的方法不同，它將噪聲能量轉(zhuǎn)移到微弱故障信號上，在降低噪聲的同時(shí)使淹沒在噪聲中的微弱特征信號得到共振加強(qiáng)，從而實(shí)現(xiàn)強(qiáng)背景噪聲下微弱特征信號的檢測，因此近年來被用于微弱特征提取和故障診斷中。隨機(jī)共振是指一個(gè)非線性雙穩(wěn)系統(tǒng)，僅在小周期信號或噪聲作用下不足以使系統(tǒng)輸出在兩個(gè)穩(wěn)態(tài)之間跳躍，而在噪聲和小周期信號的共同作用下，系統(tǒng)輸出頻譜中，在信號的頻率處出現(xiàn)一峰值，當(dāng)噪聲強(qiáng)度為某一適當(dāng)值時(shí)輸出頻譜的峰值達(dá)到最大，這就是SR現(xiàn)象。由于受到絕熱近似理論、本征值理論的限制[8]，傳統(tǒng)的隨機(jī)共振只適合信號的幅值、頻率以及噪聲強(qiáng)度都很小的小參數(shù)信號[9]。

高速列車系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)故障特征信號頻率范圍通常在幾十到上千赫茲甚至更高，特征信號幅值和噪聲強(qiáng)度也都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)隨機(jī)共振的適用范圍，此時(shí)經(jīng)典隨機(jī)共振理論無法使用，因此要實(shí)現(xiàn)對這類大參數(shù)信號的檢測，需要采取措施將其變換成小參數(shù)信號。文獻(xiàn)[10-11]采用移頻和變尺度雙重變換將大參數(shù)信號變換為小參數(shù)信號，從而實(shí)現(xiàn)了對大參數(shù)信號的檢測；文獻(xiàn)[12]采用二次采樣隨機(jī)共振解決上述問題；文獻(xiàn)[13]采用調(diào)制隨機(jī)共振實(shí)現(xiàn)隨機(jī)共振理論在工程信號檢測中的應(yīng)用。傳統(tǒng)的及當(dāng)前已出現(xiàn)的隨機(jī)共振方法基本為固定隨機(jī)共振參數(shù)或只對單一參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化[14-15]，并未考慮參數(shù)間的相互作用，影響了隨機(jī)共振對微弱故障特征的提取。

本文提出一種基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的參數(shù)同步優(yōu)化隨機(jī)共振新方法用于診斷牽引傳動(dòng)系統(tǒng)早期微弱故障，該方法采用移頻變尺度方法將大參數(shù)信號變換成小參數(shù)信號，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法對隨機(jī)共振系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行同步優(yōu)化，以最大信噪比為優(yōu)化目標(biāo)，可同時(shí)獲取系統(tǒng)最優(yōu)參數(shù)，從而有效削弱信號中的噪聲和增強(qiáng)微弱特征，實(shí)現(xiàn)早期故障準(zhǔn)確診斷，該方法檢測誤差低、精度高。通過對牽引電機(jī)早期故障診斷仿真和試驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的有效性和實(shí)用性。

1 背景原理

1.1 雙穩(wěn)系統(tǒng)隨機(jī)共振

隨機(jī)共振是指一定的非線性條件下，弱周期信號與噪聲達(dá)成協(xié)同作用而使輸出信號的信噪比增強(qiáng)的現(xiàn)象。隨機(jī)共振模型一般包括3個(gè)基本要素：微弱的輸入信號、噪聲以及非線性系統(tǒng)。隨機(jī)共振的經(jīng)典模型有很多，其中應(yīng)用最廣泛的是雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)，雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)可以用Langevin方程來表示[16]

(1)

圖1 雙穩(wěn)系統(tǒng)隨機(jī)共振模型Fig.1 SR model of a bistable system

a=b=1時(shí)，SR僅適用于極低頻的信號，一般要求周期驅(qū)動(dòng)信號頻率ω<<1，可通過變換拓展SR的適用頻率。對于高頻信號，可以通過選取適當(dāng)?shù)膮?shù)a將高頻信號轉(zhuǎn)化為低頻信號來進(jìn)行處理，通過選取適當(dāng)?shù)膮?shù)b可以適應(yīng)強(qiáng)弱不同的輸入信號。

圖2 雙穩(wěn)勢函數(shù)曲線圖Fig.2 Bistable potential function curve

信噪比是定量描述經(jīng)典隨機(jī)共振最常用的測度指標(biāo)，信噪比表達(dá)式為

(2)

式中:S(ω)為輸入信號功率譜密度；ω代表信號頻率；SN(ω)為輸入信號頻率周圍噪聲強(qiáng)度大小。

1.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法

狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法(state transition algorithm, STA) 為基于狀態(tài)空間轉(zhuǎn)移思想的新型有效隨機(jī)搜索算法，該算法是把優(yōu)化問題的解作為狀態(tài)，將在搜索空間進(jìn)行搜索的過程視為狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程的一種進(jìn)化算法[17]。該算法由Zhou等提出，將旋轉(zhuǎn) (Rotation operator)、擴(kuò)展(Expansion operator)、轉(zhuǎn)移(Translation operator)和平移(Axesion operator)四種操作算子用于連續(xù)優(yōu)化問題的求解，該算法全局搜索能力強(qiáng)、搜索精度高以及收斂速度快[18]。

STA可以表示為

(3)

式中:xk和xk+1分別表示當(dāng)前狀態(tài)和轉(zhuǎn)移后的狀態(tài)，對應(yīng)于優(yōu)化問題的解；Ak和Bk為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；uk為xk和歷史狀態(tài)的函數(shù)；Obj表示目標(biāo)函數(shù)。

為求解連續(xù)優(yōu)化問題，引入四個(gè)變換因子：

(1) 旋轉(zhuǎn)算子

(4)

(2) 轉(zhuǎn)移算子

(5)

其中，β是一個(gè)正數(shù)，稱為轉(zhuǎn)移因子。Rt∈R是[0,1]之間服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)。該算子使算法沿著xk到xk+1梯度正方向進(jìn)行搜索，搜索步長最大為β。

(3) 擴(kuò)展算子

xk+1=xk+γRexk

(6)

其中，γ是一個(gè)正數(shù)，稱為擴(kuò)展因子。Re∈Rn×n是一個(gè)隨機(jī)診斷矩陣，矩陣中元素服從高斯分布。擴(kuò)展算子能夠在整個(gè)搜索空間進(jìn)行全局搜索。

(4) 平移算子

xk+1=xk+δRaxk

(7)

其中，δ是一個(gè)正數(shù)，稱為平移因子。Ra∈Rn×n是一個(gè)隨機(jī)診斷矩陣，矩陣中元素服從高斯分布，且矩陣中只有一個(gè)隨機(jī)位置上的元素不為零。

狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法基本流程如圖3所示。

圖3中的SE為種群個(gè)體數(shù)，best為最優(yōu)個(gè)體，α、β、γ、δ為四個(gè)因子，轉(zhuǎn)移操作嵌入到擴(kuò)展、旋轉(zhuǎn)和平移3步操作中進(jìn)行。

圖3 狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法流程圖Fig.3 Flowchart of STA

2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振

根據(jù)絕熱近似理論，隨機(jī)共振理論成立的前提是要求輸入信號的幅值大小、頻率大小和噪聲強(qiáng)度必須處在小參數(shù)范圍內(nèi)，即三者遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1。因此，在將信號輸入雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振之前，需要對輸入信號進(jìn)行調(diào)制、歸一化、移頻變尺度等方法處理，使之滿足小參數(shù)的要求，本文使用移頻變尺度方法實(shí)現(xiàn)信號預(yù)處理，即

對實(shí)測信號的頻率進(jìn)行線性壓縮，然后按Langevin方程分析系統(tǒng)響應(yīng)SR譜，得到微弱信號的頻譜特征，最后按照設(shè)定的壓縮尺度比還原實(shí)際測量數(shù)據(jù)。

為克服傳統(tǒng)移頻變尺度隨機(jī)共振只對單一參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，忽略系統(tǒng)各參數(shù)間交互作用的缺陷，本文提出的基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)移頻變尺度隨機(jī)共振可實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)參數(shù)a、b的同步優(yōu)化，其中狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法以最大信噪比作為優(yōu)化目標(biāo)。

狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振方法流程圖如圖4所示，其分為以下幾個(gè)步驟：(1) 數(shù)據(jù)采集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行高通濾波；(2) 采用移頻變尺度對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使之滿足輸入信號小參數(shù)要求；(3) 對狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的變量進(jìn)行初始化，并建立信噪比最大目標(biāo)函數(shù)；(4) 采用狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法同步優(yōu)化參數(shù)a和b；(5) 將最優(yōu)a和b作為隨機(jī)共振參數(shù)；(6) 通過隨機(jī)共振檢測到微弱故障特征；(7) 恢復(fù)微弱故障特征的頻率和幅值；

圖4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振流程圖Fig.4 Flowchart for STA-based adaptive SR

(8) 根據(jù)故障特征頻率診斷所發(fā)生故障。

其中，移頻變尺度具體流程如下：

(1) 讓輸入信號通過高通濾波器消除低頻干擾；

(2) 將濾波后的輸出信號與高頻載波信號相乘，實(shí)質(zhì)為信號的頻譜沿頻率軸線性頻移，實(shí)現(xiàn)信號頻譜向低頻的一次搬移；

(3) 設(shè)置壓縮比，得到符合隨機(jī)共振要求的小參數(shù)信號。此時(shí)信號頻率為

fout=(fin-fc)/R

(8)

式中：fout表示小參數(shù)信號頻率；R表示壓縮比；fin表示采集信號頻率；fc表示高頻載波信號頻率。

3 案例研究

3.1 仿真案例

為驗(yàn)證方法的有效性，設(shè)輸入信號為s(t)=0.01×cos(2×π×0.005×t)，在該信號中加入均值為0、強(qiáng)度為0.02的高斯白噪聲，采樣點(diǎn)數(shù)為8 000，采樣頻率為5 Hz。圖5為輸入信號原始時(shí)域波形及頻譜分析，可看出圖5(b)頻譜中無法找出輸入周期信號的頻率。

(a) 時(shí)域波形

(b) 頻譜圖5 輸入信號時(shí)頻域波形Fig.5 Input signal shown in time and frequency domains

將原始信號輸入到經(jīng)典隨機(jī)共振系統(tǒng)中，其參數(shù)設(shè)置方法是a、b隨機(jī)輸入，或固定其中一個(gè)參數(shù)，在一定范圍內(nèi)尋優(yōu)另外一個(gè)參數(shù)，以信噪比作為評價(jià)隨機(jī)共振優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。圖6為固定參數(shù)a=0.1，在范圍[0，5]內(nèi)取值參數(shù)b，結(jié)果顯示當(dāng)b=0.9440時(shí), SNR=33.7 dB最大。

圖7為固定參數(shù)b=1，在范圍[0，5]內(nèi)取值參數(shù)a，結(jié)果顯示當(dāng)a=0.067 0時(shí)，SNR=29.3 dB最大。

(a) 信噪比曲線

(b) 信噪比最大時(shí)的輸出信號頻譜圖6 固定a取值b的隨機(jī)共振分析結(jié)果Fig.6 SR analysis results: fixed a, variable b

(a) 信噪比曲線

(b) 信噪比最大時(shí)的輸出信號頻譜圖7 固定b取值a的隨機(jī)共振分析結(jié)果Fig.7 SR analysis results: fixed b, variable a

采用狀態(tài)轉(zhuǎn)移隨機(jī)共振方法來處理分析上述仿真信號，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法在[0，5]范圍內(nèi)同步尋優(yōu)系統(tǒng)最佳參數(shù)。尋優(yōu)結(jié)果a=0.229 8，b=4.143 6，此時(shí)輸出信噪比SNR=39.8 dB，比傳統(tǒng)分別固定a和b的方法分別提高了18.1%和35.8%，自適應(yīng)隨機(jī)共振處理后的時(shí)域信號及頻譜如圖8所示。比較圖8與圖6、圖7發(fā)現(xiàn)，所提方法的隨機(jī)共振輸出效果更好，非常適合檢測微弱故障。

(a) 時(shí)域波形

(b) 頻譜圖8 狀態(tài)轉(zhuǎn)移隨機(jī)共振分析結(jié)果Fig.8 Results of STA-based adaptive SR analysis

3.2 硬件在環(huán)故障注入平臺案例

牽引電機(jī)常見故障有軸承故障、轉(zhuǎn)子斷條故障、定子繞組匝間短路故障、氣隙偏心故障等，其中轉(zhuǎn)子斷條是牽引異步電機(jī)常見故障之一，約占電機(jī)總故障的8%。早期轉(zhuǎn)子斷條故障是指電機(jī)從正常到一根導(dǎo)條完全斷裂的狀態(tài)，在轉(zhuǎn)子斷條故障發(fā)生早期將其檢測出來，對于避免嚴(yán)重故障發(fā)生實(shí)現(xiàn)機(jī)組的健康運(yùn)行具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

試驗(yàn)裝置采用基于dSPACE的CRH2動(dòng)車組牽引傳動(dòng)控制系統(tǒng)控制器在環(huán)實(shí)時(shí)故障半實(shí)物平臺，如圖9所示，包括實(shí)時(shí)仿真器、故障注入單元FIU、實(shí)物牽引傳動(dòng)控制單元TCU、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控單元等。其中控制器為實(shí)物；dSPACE硬件包括DS1007CPU板、DS5203FPGA板、DS4004數(shù)字I/O板、DS2103多通道高精度的D/A板，用于搭建牽引異步電機(jī)及主電路并實(shí)現(xiàn)通訊。故障注入Benchmark由牽引變流器、牽引電機(jī)、傳感器、牽引傳動(dòng)控制器TCU四個(gè)故障注入模塊組成，采用信號調(diào)理的方式構(gòu)建，文獻(xiàn)[19-20]作了較詳細(xì)的介紹，故障注入仿真平臺可通過網(wǎng)站下載。故障注入單元實(shí)現(xiàn)了對牽引傳動(dòng)控制系統(tǒng)中牽引電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條早期微弱故障注入，根據(jù)牽引電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的特點(diǎn)生成特定的故障信號，與故障注入點(diǎn)處的注入前正常信號進(jìn)行信號調(diào)理，生成故障注入后的信號，即故障注入信號；再將該信號替換正常信號注入到故障注入點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)牽引電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障注入。

圖9 CRH2型動(dòng)車組牽引傳動(dòng)系統(tǒng)半實(shí)物平臺Fig.9 Semi-physical platform of the CRH2 EMU traction drive system

CRH2動(dòng)車組牽引傳動(dòng)控制系統(tǒng)主要參數(shù)如表1所示，平臺穩(wěn)定運(yùn)行后的電機(jī)轉(zhuǎn)速為3 860 r/min，列車時(shí)速為200 km/h；牽引電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩大小與列車運(yùn)行速度及列車本身參數(shù)有關(guān)，穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)為210.7 N·m；轉(zhuǎn)子斷條故障發(fā)生時(shí)，電機(jī)定子電流中會(huì)產(chǎn)生A2cos(2π(1-2s)ft+θ2)、A3cos(2π(1+2s)ft+θ3)的諧波電流，即轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率計(jì)算公式：fD=(1±2s)f[21-22]，式中：fD為牽引電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率；s為電機(jī)轉(zhuǎn)差率，s=0.018；f為加載到電機(jī)定子三相繞組上的電壓頻率，f=131 Hz。計(jì)算得fD1=135.7 Hz和fD2=126.3 Hz，因?yàn)檫@兩個(gè)頻率總是成對出現(xiàn)的，因此檢測到其中一個(gè)故障頻率如fD1=135.7 Hz即可判定發(fā)生斷條故障。

表1 系統(tǒng)仿真平臺的電氣參數(shù)Tab.1 Electrical parameters of the system simulation platform

考慮現(xiàn)場背景噪聲的影響，在試驗(yàn)測得的電機(jī)定子電流信號基礎(chǔ)上，添加高斯白噪聲。由于理論故障特征頻率為135.7 Hz，因此高通濾波器的通過頻率設(shè)為135 Hz，載波頻率與高通濾波器的通過頻率一致，為135 Hz，采樣頻率100 000 Hz，頻率壓縮比為1 000。圖10給出了轉(zhuǎn)子斷條早期微弱故障情況下定子A相電流原始信號的波形及頻譜。由圖可見時(shí)域信號中背景噪聲強(qiáng)烈，淹沒了轉(zhuǎn)子斷條故障的特征成分。頻譜中，局部放大了135～200 Hz區(qū)域，在故障特征頻率處也不能檢測到明顯的譜峰。考慮到實(shí)際牽引傳動(dòng)系統(tǒng)背景噪聲更強(qiáng)烈，因此，時(shí)域信號和頻譜中的背景噪聲將完全掩蓋轉(zhuǎn)子斷條故障特征，使得無法判斷轉(zhuǎn)子導(dǎo)條是否存在故障，造成漏診或誤診。

采用傳統(tǒng)移頻變尺度隨機(jī)共振對信號進(jìn)行分析。圖11(a)為固定參數(shù)a=1，自動(dòng)尋優(yōu)b的值，b的尋優(yōu)范圍為[0,10]，使得系統(tǒng)輸出信噪比最大，通過尋優(yōu)b=0.03，此時(shí)SNR=40.4 dB；圖11 (b)為固定參數(shù)b=1，自動(dòng)尋優(yōu)a的值，a的尋優(yōu)范圍為[0,10]，使得系統(tǒng)輸出信噪比最大，通過尋優(yōu)a=4.52，此時(shí)SNR=45.2 dB。

(a) 時(shí)域波形

(b) 頻譜圖10 加入噪聲的斷條故障實(shí)際信號Fig.10 Actual signal of the broken rotor bar fault with added noise

(a) 固定a優(yōu)化b

(b) 固定b優(yōu)化a圖11 傳統(tǒng)隨機(jī)共振分析結(jié)果Fig.11 Actual signal of the broken rotor bar fault with added noise

利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振對信號進(jìn)行分析，設(shè)搜索力度為20，問題維數(shù)為2，兩個(gè)待優(yōu)化參數(shù)的范圍為[0,30]，迭代次數(shù)為30，經(jīng)過該隨機(jī)共振后的輸出波形如圖12所示，此時(shí)a=1.575 4，b=21.230 3， SNR=51.7 dB。

對比圖11(a)、11(b)與12(b)，發(fā)現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法具有更高的譜峰值，SNR值分別增加了28.0% 和14.4%。

(a) 自適應(yīng)隨機(jī)共振輸出時(shí)域波形

(b) 自適應(yīng)隨機(jī)共振輸出頻譜圖12 狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振輸出結(jié)果Fig.12 Results of STA adaptive SR analysis

3.3 與已有存在的方法比較

進(jìn)一步闡明所提出的基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振方法對于微弱故障的診斷性能，在SNR輸出結(jié)果、實(shí)測故障特征頻率與理論公式計(jì)算故障特征頻率(135.7 Hz)比較兩方面同幾種存在的方法，如遺傳自適應(yīng)隨機(jī)共振、粒子群自適應(yīng)隨機(jī)共振以及差分自適應(yīng)隨機(jī)共振、SVD，小波等診斷效果進(jìn)行對比，SNR輸出結(jié)果及實(shí)測頻率如表2所示。從中可以看出，對相同輸入信號進(jìn)行分析，狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振輸出結(jié)果具有更高SNR，且實(shí)測故障特征頻率與理論故障特征頻率一致。說明狀態(tài)轉(zhuǎn)移自適應(yīng)隨機(jī)共振更適合類似牽引電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條微弱特征信號的提取。

表2 幾種存在的微弱故障診斷方法比較Tab.2 Comparisons between the proposed method and exiting methods

工程試驗(yàn)結(jié)果表明，對于牽引異步電機(jī)早期轉(zhuǎn)子斷條故障信號，傳統(tǒng)隨機(jī)共振方法的處理結(jié)果較原始頻譜有一定改善。而本文提出的自適應(yīng)隨機(jī)共振方法充分利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的全局搜索特性，能考慮系統(tǒng)參數(shù)之間的交互作用，同時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)，因此提出的自適應(yīng)隨機(jī)共振方法在牽引異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條早期故障診斷中獲得了更好結(jié)果，并且該方法相比遺傳自適應(yīng)隨機(jī)共振、粒子群自適應(yīng)隨機(jī)共振、差分自適應(yīng)隨機(jī)共振及傳統(tǒng)小波變換更具優(yōu)勢。

4 結(jié) 論

本文提出一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)同步優(yōu)化隨機(jī)共振方法用于解決高速列車系統(tǒng)早期微弱信號故障診斷。針對實(shí)際系統(tǒng)早期故障特征微弱且淹沒在強(qiáng)噪聲背景下的特點(diǎn)，首先利用移頻變尺度對大參數(shù)信號進(jìn)行預(yù)處理；其次利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法全局搜索能力，以最大信噪比為優(yōu)化目標(biāo)，自適應(yīng)選擇和同步優(yōu)化隨機(jī)共振參數(shù)；最終實(shí)現(xiàn)微弱故障特征信號的最優(yōu)提取。該方法在高速列車牽引傳動(dòng)控制系統(tǒng)硬件在環(huán)故障注入半實(shí)物平臺上以牽引異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條微弱故障為例進(jìn)行了驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果表明所提方法與傳統(tǒng)隨機(jī)共振及其他已存在方法相比具有較明顯的優(yōu)勢，驗(yàn)證了其在早期微弱故障診斷中的有效性。