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滚动轴承早期故障诊断是设备健康管理领域的研究内容,它能够在设备故障的早期或性能出现明显异常之前识别出故障以便于安排维护和维修,具有重要研究意义。本课题以滚动轴承为研究对象,围绕早期故障诊断这一主线,逐步展开微弱信号检测、信号分解与筛选和信号降噪等研究,主要研究内容如下:首先,提出一种基于量子遗传算法的自适应随机共振检测方法。通过分析系统模型参数对随机共振的影响,明确参数优化的必要性,将量子遗传算法引入到参数优化中对两个系统参数同时寻优,并与传统随机共振、单变量自适应随机共振进行对比,通过仿真信号和开