社会模拟算法优化的随机共振轴承故障诊断研究

针对经典双稳态随机共振在处理调制信号时的局限性和系统参数优化不足的问题,提出了一种社会模拟算法优化的多稳态随机共振轴承故障诊断方法.首先,对振动信号进行Hilbert包络解调和高通滤波;其次,采用频率交换与变尺度将高频特征信号变换到低频区;然后,以信噪比为自适应函数,利用社会模拟算法(Social Mimic Optimization,SMO)优化随机共振系统参数;最后,将变换后的振动信号输入随机共振系统,实现轴承故障诊断.通过实验数据分析证明了所提方法的有效性与优越性.