振动信号采集中剔除脉冲的新方法

现场采集的振动信号数据中包含各种噪声，文中引入非线性数学形态变换，提出了采用开-闭和闭-开组合的数学形态滤波器去除现场振动信号中的噪声，特别是脉冲干扰的新方法。给出了振动信号处理中形态滤波器结构元素的构造方法。仿真计算及实例验证表明，采用数学形态滤波器可以有效去除脉冲干扰，提取信号的全局和局部特征。数学形态学算法中仅包含布尔运算及加减运算，简单，快速，易于实现。     

基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断

针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样,继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理,通过自适应构建的轨迹矩阵的奇异值分解重组,将角域信号从高频至低频分解为若干个奇异谱分量,利用融合峭度指标筛选最佳奇异谱分量,选定最佳分量后对其进行进一步的包络解调运算,最终通过分析包络阶次谱中幅值突出的成分来准确判定滚动轴承运行状态。滚动轴承内外圈故障实测信号分析结果表明,所提方法能够有效提取出变速工况下滚动轴承的微弱故障特征信息。     

基于VEITD和OSMHD的风电机组轴承损伤识别

针对风力发电机轴承损伤信号易被强噪声干扰导致损伤特征提取困难的问题，提出了一种基于可变熵加权融合的固有时间尺度分解和优化稀疏最大谐波噪声比解卷积法相结合的风力发电机轴承损伤识别方法。采用固有时间尺度分解方法对原始信号进行分解，得到若干个固有旋转分量。利用可变熵对固有旋转分量进行加权融合。使用优化稀疏最大谐波噪声比解卷积法对加权融合信号进行处理，提取轴承损伤特征频率。试验台数据和风力发电机现场数据分析结果表明，所提方法对轴承损伤信号中的噪声抑制效果明显，能够准确提取风力发电机轴承损伤特征频率，实现风力发电机轴承的损伤识别。