双稳态随机共振的参数寻优算法

资 源 简 介

双稳态随机共振的参数寻优算法

详 情 说 明

双稳态随机共振系统中，参数a和b的优化对系统性能至关重要。参数寻优通常采用分步策略：先固定其中一个参数，优化另一个参数。

当固定参数b时，参数a的优化过程如下： 设定b为某个合理初始值（通常根据系统特性选择） 在a的可能取值范围内生成一系列离散点 对每个a值计算系统输出的信噪比增益 绘制信噪比增益随a变化的曲线 选择使信噪比增益最大的a值作为最优参数

信噪比增益曲线的特征通常呈现非线性： 在a值较小时，增益随a增加而快速上升 达到峰值后，增益可能缓慢下降或趋于稳定 曲线形状受噪声强度和输入信号特征影响

这种参数分步优化方法能有效降低多维搜索的复杂度，适用于工程实践中对双稳态系统的快速调参。后续可基于优化后的a值，再对b进行类似寻优，实现参数协同优化。