| 基于自适应增强差分积形态滤波器的滚动轴承故障特征提取方法 |
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| 引用本文： | 苗宝权,陈长征,罗园庆,赵思雨.基于自适应增强差分积形态滤波器的滚动轴承故障特征提取方法[J].机械工程学报,2021,57(9):78-88. |
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| 作者姓名： | 苗宝权 陈长征 罗园庆 赵思雨 |
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| 作者单位： | 沈阳工业大学机械工程学院 沈阳 110870;沈阳工业大学辽宁省振动噪声控制工程技术研究中心 沈阳 110870 |
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| 摘 要： | 为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息.提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断.首先,结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力,提出一种改进的增强差分积形态滤波算子(Enhanced difference product morphological filter operation,EDPO),该算子具有在强背景噪声下提取周期性脉冲特征的能力.随后,针对形态滤波过程中最优的结构元素(Structuring element,SE)尺度选择问题,提出一种新的自适应选择策略,名为峭度特征能量积(Kurtosis feature energy product,KF).最后,EDPO算子凭借最优的SE尺度进行滤波处理,提取滚动轴承早期的故障特征.通过对仿真信号和实测滚动轴承内圈故障信号进行分析,结果表明AEDPO方法能够有效地在强背景噪声中提取滚动轴承微弱的故障特征,对比于传统的形态滤波方法更能体现该方法的准确性和优越性.
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| 关 键 词： | 形态滤波 滚动轴承 故障特征提取 故障诊断 |
Rolling Bearing Fault Feature Extraction Method Based on Adaptive Enhanced Difference Product Morphological Filter |
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| MIAO Baoquan,CHEN Changzheng,LUO Yuanqing,ZHAO Siyu.Rolling Bearing Fault Feature Extraction Method Based on Adaptive Enhanced Difference Product Morphological Filter[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2021,57(9):78-88. |
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| Authors: | MIAO Baoquan CHEN Changzheng LUO Yuanqing ZHAO Siyu |
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