摘要
本发明涉及信号检测与信号处理技术领域,且公开了一种基于声源诱导激振共振的微弱故障征兆增强方法,包括:采集多模态信号并构建含多模态耦合激励与动态延迟共振调控特性的非线性共振响应模型,引入深度残差网络融合多源物理场信号特征;设计非线性耦合机制,量化声场‑振动耦合强度,嵌入热声耦合项描述温度场调制作用;初始化参数并构建目标函数;采用遗传算法与粒子群优化算法的混合策略寻优;基于优化参数重构共振响应,用LSTM网络实时调整延迟时间参数。该方法能全面获取设备运行信息,精准刻画系统非线性特性,为参数优化提供明确标准,发挥两种算法优势,增强对微弱故障征兆的捕捉能力。
技术关键词
深度残差网络
粒子群优化算法
遗传算法
粒子群算法
多模态
机械设备运行状态
参数
耦合机制
非线性相互作用
故障特征信息
设备运行信息
故障特征频率
动态
热传导方程
历史运行数据
信号处理技术
无监督学习
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数据
参数
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多模态
医学影像特征
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多模态数据融合
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