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采用粒子群算法的冲击信号自适应单稳态随机共振检测方法
资料介绍
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（完整内容请下载后查看）第47 卷第21 期
2011 年 11 月
Vol.47 No.21
Nov. 2 0 1 1
机 械 工 程 学 报
JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
DOI：10.3901/JME.2011.21.058
采用粒子群算法的冲击信号自适应
单稳态随机共振检测方法*
李继猛 陈雪峰 何正嘉
(西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 西安 710049)
摘要：针对冲击信号阱内共振的特点、随机共振系统参数合理选取缺乏有效的理论依据以及传统自适应随机共振单参数优化
的不足，提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)的多参数同步优化自适应单稳态随机共振方法。该方法采
用单稳态随机共振模型，避免了经典双稳系统势阱间的共振跃迁，并选用单稳态系统输出的加权峭度指标作为PSO 的适应度
函数，能够实现多参数的同步自适应选取，从而最优地检测出原始信号中的冲击成分。将PSO 和变尺度随机共振相结合，并
给出冲击信号自适应随机共振算法流程。该算法被用于仿真冲击信号与工程实际中冲击信号的检测，结果表明所提方法简单
易行，收敛速度快，能够有效提高信噪比，具有良好的工程应用前景。
关键词：冲击信号 随机共振 粒子群算法 自适应 加权峭度指标
中图分类号：TH17
Adaptive Monostable Stochastic Resonance Based on PSO with Application
in Impact Signal Detection
LI Jimeng CHEN Xuefeng HE Zhengjia
(State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049)
Abstract：Based on the characteristics of the resonance in single potential well of impact signal and the reasonable selection of
parameters lacking of effective theoretical basis and the deficiency of single parameter optimization in traditional adaptive stochastic
resonance, a new adaptive monostable stochastic resonance based on particle swarm optimization(PSO), which can realize
multi-parameter synchronous optimization, is proposed. The model of monostable stochastic resonance that avoids the resonance
transition between potential wells in classical bistable system is applied and the weighted kurtosis index of the output of the
monostable system is determined as the fitness function of PSO algorithm and multi-parameter in stochastic resonance are selected
adaptively. As a result, the impact components in original signals are detected effectively. The algorithm procedure of the impact with
adaptive stochastic resonance, combining PSO with the scale transformation stochastic resonance, is provided. The proposed method
is applied to the simulation of impact signal and the detection of engineering impact signal, and the results show that the presented
method can raise the signal-to-noise ratio effectively, which has advantages of simplicity and fast convergence speed, and possesses a
good prospect of engineering application.
Key words：Impact signal Monostable stochastic resonance Particle swarm optimization Adaptive Weighted kurtosis index
出在两个稳态间进行跃迁，但在噪声的协助下，系
0 前言*
统输出会按小信号的频率在两稳态间进行切换，从
而达到强化周期信号的效果，这就是随机共振的基
本思想。传统的随机共振受到绝热近似理论的限制，
只适用于小参数信号(信号幅值、信号频率、噪声强
度远小于1)，这极大地制约了随机共振在工程实际
中的应用。但经过近三十年的发展，在随机共振理
论、方法等方面得到了长足进展。尤其是非经典随
随机共振理论是 ROBERTO 等[1]在研究古气象
冰川问题时提出的，它是指在一个非线性双稳系统
中，当仅在小信号的周期驱动下，不足以使系统输
∗ 国家自然科学基金(51035007)、霍英东青年教师基金(121052)、陕西
省科技计划(2011kjxx06)和高校基本科研业务费资助项目。20110105
收到初稿，20110725 收到修改稿
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