《基于自适应随机共振系统的电机轴承故障诊断研究》为作者：王珊最新的研究成果，本论文的主要观点为针对电机轴承早期故障的诊断问题，提出一种基于自适应随机共振的检测方法。该方法将自适应经验模态分解与随机共振系统（Adaptive empirical mode decomposition and stochastic resonance, AEMDSR）结合，通过建立自适应经验模态分解系统模型，以信噪比为评价标准自动获取最优本征模函数组，频移后输入自适应随机共振系统模型，以信噪比与临界阈值为双重评价标准自动获取最优参数，拟合与尺度恢复后提取故障信号。仿真实验数据与工程实验数据显示，经过本文所提系统，电机轴承故障特征频率的频谱值与系统输出信噪比均高于经典双稳随机共振系统（Classical Bistable Stochastic Resonance，CBSR），表明该方法具有高效性和强适用性，提高了电机轴承故障信号检测能力。现欲投《振动工程学报》，不知是否符合录用要求，望您批评与指正。