多尺度形态滤波在行星轮轴承故障诊断的应用EI北大核心CSCD |
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引用本文: | 刘志强,龚廷恺,陈萍,石开.多尺度形态滤波在行星轮轴承故障诊断的应用EI北大核心CSCD[J].振动与冲击,2023(10):103-111+187. |
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作者姓名: | 刘志强 龚廷恺 陈萍 石开 |
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作者单位: | 1. 南昌航空大学飞行器工程学院;2. 南昌航空大学通航学院;3. 南昌航空大学工程训练中心 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(51465040); |
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摘 要: | 齿轮箱中滚动轴承的故障信号微弱且易受干扰,导致轴承故障特征提取困难。为了提取信号中的微弱故障特征,提出了一种自适应的多尺度广义形态滤波(adaptive multiscale generalized morphological filter,AMGMF),特有的形态变换在抑制干扰的同时还增强了特征提取能力。首先,针对差值形态算子的滤波缺陷,提出了广义的优化差分算子(generalized enhanced different filter,GEDIF),并通过幅频特性和脉冲提取特性揭示其滤波特点;其次,由局部信号特征确定扁平结构元素的长度,改进的长度选择方法确保了形态滤波的自适应性和准确性;最后,以特征幅值比(feature amplitude ratio,FAR)分配各尺度的权重,加权重构得到了AMGMF的处理结果。通过仿真信号和行星轮轴承故障信号分析,结果表明AMGMF方法能有效地从复杂信号中分离出故障特征。与单尺度形态滤波、多尺度形态滤波和EEMD对比,AMGMF方法具有一定的优越性。
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关 键 词: | 故障诊断 特征提取 行星轮轴承 多尺度广义形态滤波 |
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