传统的故障信号提取方法大多数是对较强的噪声信号进行抑制。随机共振与传统降噪方法相比，反其道而行之，利用噪声能量向微弱信号转移，在增强微弱故障特征的同时削弱部分噪声，对于强噪声中振动信号的提取能够起到良好作用，尤其是当噪声和信号的频率较为接近时，该方法对故障信号的提取作用更为明显。因此，研究随机共振并将其应用于强噪声背景下的微弱故障诊断具有重要的实用价值。
本书是在作者多年研究成果的基础上整理而成的，希望能够为从事机械故障诊断、设备维护与管理的科学研究人员、工程技术人员和研究生提供更多的借鉴和参考。

第1章引言1
1.1研究背景1
1.2国内外文献综述2
1.2.1微弱信号检测的特点和方法2
1.2.2国外信号处理故障诊断方法5
1.2.3国内信号处理故障诊断方法7
1.2.4随机共振国内外研究现状9
1.3本书研究的主要内容13
1.4本书研究的创新点14
第2章基于随机共振的噪声增强微弱信号检测理论16
2.1引言16
2.2经典双稳态随机共振模型16
2.3经典随机共振的输出信噪比18
2.4双稳态随机共振的朗之万方程18
2.5小结19
第3章自适应多分量总体平均随机共振研究20
3.1自适应SVD的总体平均随机共振20
3.1.1SVD降噪原理21
3.1.2构建互信息差分谱21
3.1.3自适应SVD的总体平均随机共振22
3.2仿真验证23
3.3轴承实验验证27
3.4自适应EEMD的多分量总体平均随机共振研究32
3.4.1有效IMFs选择32
3.4.2自适应EEMD的总体平均随机共振34
3.5仿真验证35
3.6轴承实验验证41
3.7小结45
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