基于多参数自适应随机共振的电流弱信号提取技术

摘要

针对电机电流信号中微弱故障特征难以识别的问题,本文提出了多参数自适应随机共振的电流弱信号处理方法.该方法首先采用免疫算法实现了随机共振系统和二次采样尺度的多参数优化调节,大大提高了大参数情况下的弱信号识别能力;然后应用基于余弦拟合的反演算法实现了对弱故障信号幅值的准确估计,有效解决了电流信号中弱故障的状态量化辨识问题.本文利用MATLAB模拟被噪声淹没的含有微弱故障特征的电流信号,并对昆明机床厂生产的落地铣镗床TJK6916采集其主轴驱动电机定子电流信号,将该方法与现有的电流信号分析方法进行了比较分析.仿真结果表明,基于多参数自适应随机共振的电流弱信号提取技术能够有效地提取微弱的特征频率,并较准确地估计该特征的幅值.