基于自适应增强形态滤波的滚动轴承复合故障分离法 |
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引用本文: | 权伟.基于自适应增强形态滤波的滚动轴承复合故障分离法[J].华南农业大学学报(社会科学版),2022,40(5):67-75. |
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作者姓名: | 权伟 |
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作者单位: | 上海理工大学 机械工程学院, 上海200093 |
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摘 要: | 针对滚动轴承复合故障难以分离的问题,课题组提出了一种自适应多尺度形态滤波分离方法。首先,利用具有提取周期性特征的多尺度形态滤波器和峭度特征能量积(kurtosis feature energy product,KF)提取出一种主要的故障特征分量;然后,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)降噪方法对提取的故障特征进行降噪处理,增强故障特征;最后,对去噪信号进行迭代筛选分离,得到多个故障特征模式分量。通过仿真信号与异步牵引电机实际故障信号对比实验,结果表明:该方法能够分离复合故障特征,并有效提取噪声干扰下的故障特征信息。该方法滤波效果强于传统方法,具有较好的工程应用价值。
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关 键 词: | 滚动轴承 复合故障 峭度特征能量积 多尺度形态滤波 奇异值分解 |
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