Stochastic resonance in a high-dimensional space coupled bistable system and its application

双稳态 随机共振 稳健性(进化) 控制理论(社会学) 噪音(视频) 信号传递函数 信号(编程语言) 随机过程 随机建模 计算机科学 数学 物理 人工智能 统计 电信 量子力学 生物化学 基因 图像(数学) 化学 程序设计语言 模拟信号 控制(管理) 传输(电信)
作者
Mengdi Li,Peiming Shi,Wenyue Zhang,Dongying Han
出处
期刊:Applied Mathematical Modelling [Elsevier]
卷期号:113: 160-174 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.apm.2022.08.023
摘要

As a noise-enhanced signal processing method, stochastic resonance has been widely applied in the field of condition detection and fault diagnosis. To further consummate the application of stochastic resonance in practical engineering, a high-dimensional space model based on coupled bistable stochastic resonance system is proposed in this paper. Firstly, taking the three-dimensional space coupled bistable stochastic resonance system as the research object, the influence of system parameters on the output signal-to-noise ratio is analyzed. Then, the output signal-to-noise ratio of the high-dimensional space coupled bistable stochastic resonance system are analyzed in different dimensions. It is found that the output signals of these coupling ends with the same system parameters are identical, and there is always an optimal dimension for a given input so that the output signal-to-noise ratio reaches the maximum. Moreover, simulation results indicate that the proposed model has good feature enhancement ability and anti-noise robustness. Finally, the proposed approach is employed to diagnose fault signals of two different bearing types. The optimal output of the system is determined by establishing the best dimension value. The bigger output signal-to-noise ratio demonstrates that the proposed method outperforms the one-dimensional bistable stochastic resonance and two-dimensional coupled bistable stochastic resonance in weak fault signal detection, which improves the engineering practicability of stochastic resonance theory.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
无花果应助爱学习的小迟采纳,获得10
1秒前
哭泣的映寒完成签到 ,获得积分10
1秒前
xls完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
故意的傲玉应助圈圈采纳,获得10
1秒前
2秒前
522完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
kbj发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
老西瓜发布了新的文献求助10
3秒前
人各有痣完成签到,获得积分10
3秒前
后知后觉发布了新的文献求助10
3秒前
xiaoxiao发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
英姑应助哈哈呀采纳,获得10
5秒前
5秒前
hurry完成签到,获得积分10
5秒前
Hungrylunch应助陈玉婷采纳,获得20
5秒前
领导范儿应助hu970采纳,获得10
6秒前
new_vision发布了新的文献求助10
6秒前
拼搏翠桃完成签到,获得积分10
7秒前
糖糖科研顺利呀完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
阿秋完成签到,获得积分10
7秒前
Pangsj发布了新的文献求助10
8秒前
hhh发布了新的文献求助10
8秒前
好运藏在善良里完成签到,获得积分10
8秒前
情怀应助奋斗映寒采纳,获得10
8秒前
9秒前
CodeCraft应助牧海冬采纳,获得10
9秒前
zxcv23完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
小离发布了新的文献求助10
10秒前
yug完成签到,获得积分10
10秒前
坟里唱情歌完成签到 ,获得积分10
11秒前
kbj完成签到,获得积分10
11秒前
哈哈哈哈完成签到,获得积分10
11秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107454
关于积分的说明 9285518
捐赠科研通 2805269
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539827
邀请新用户注册赠送积分活动 716708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709672