Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
45
Lista A
Status:
Autorzy: Liu Xiaole, Liu Houguang, Yang Jianhua, Litak Grzegorz, Cheng Gang, Han Shuai
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2017
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 96
Strony: 58 - 76
Impact Factor: 4,37
Web of Science® Times Cited: 80
Scopus® Cytowania: 90
Bazy: Web of Science | Scopus | Web of Science Core Collection
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
It is a challenging task to detect the weak character signal in the noisy background. The stochastic resonance (SR) method has been wildly adopted recently because it can not only reduce the noise, but also enhance the weak feature information simultaneously. However, the traditional bistable model for SR is not perfect. So, this paper presents a new model with periodic potential to induce the adaptive SR. In the new model, based on the adaptive SR theory, the system parameters are simultaneously optimized by the improved artificial fish swarm algorithm. Meanwhile, the improved signal-to-noise ratio (ISNR) is set as the evaluation index. When the ISNR reaches a maximum, the output is optimal. In order to eliminate interference to obtain more useful information, the signals are preprocessed by Hilbert transform and High-pass filter before being input to the adaptive SR system. To verify the effectiveness of the proposed method, both numerical simulation and the vibration signal of the rolling element bearing from the lab experimental are adopted. Both of the results indicate that the adaptive SR model proposed shows better performance in weak character signals detection than the traditional adaptive SR in the bistable model. Meanwhile, the experimental signals with different working conditions are also processed by the new method. The results show that the method proposed could be more widely applied