基于AFSA 优化级联随机共振的轴承故障诊断方法

针对航空发动机转子系统中轴承故障诊断困难的问题,提出基于人工鱼群算法（AFSA）优化的级联随机共振轴承故障诊 断方法。建立1 个2 级级联随机共振系统对轴承微弱故障信号进行增强,以故障信号的输出信噪比为优化目标函数,采用AFSA 算 法同步优化双稳态随机共振系统的结构参数a 和b,采用优化后的级联随机共振系统分别处理仿真信号和试验信号,提取故障特 征频率验证算法的有效性。结果表明：所建立的故障诊断算法具有良好的滤波降噪特性,提取的滚动轴承故障特征频率与理论值的 误差小于0.1%。     

基于自适应双稳态随机共振的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号微弱，故障特征提取困难的问题，提出了基于容忍遗传算法（TAGA）的自适应双稳态随机共振（BSR）的中介轴承故障诊断方法。在传统自适应遗传算法中引入容忍度思想，建立一种容忍遗传算法，采用容忍遗传算法对双稳态随机共振系统的结构参数a，b进行优化，建立自适应双稳态随机共振系统对故障信号进行处理。为验证该方法的有效性，搭建了中介轴承故障模拟实验系统，开展中介轴承内圈和外圈故障模拟实验。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行处理。结果表明:该方法能够对故障信号进行增强，提升了故障特征频率提取能力。自适应优化结构参数后，提取的特征频率与故障频率理论值的误差小于0.1%。