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改进自适应形态学滤波的滚动轴承故障检测

         

摘要

针对形态学滤波算法最佳结构元素尺度难以确定的不足,提出了峭度-均方根准则优化结构元素尺度参数,实现自适应滤波和故障信号特征频率提取。采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对滚动轴承振动信号进行模态分解,根据互信息法选取有效模态分量进行求和重构;提出一种峭度-均方根准则自适应寻求最佳结构元素尺度,采用形态学滤波算法提取振动信号故障特征,并通过仿真数据与轴承全寿命实验数据开展了应用研究。结果表明,与粒子群算法优化和峭度准则优化结构元素的自适应形态学滤波等方法相比,能有效提取出滚动轴承故障特征频率,检测早期故障。

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