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

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.