本文關(guān)鍵詞：基于形態(tài)優(yōu)化濾波的軸承故障特征提取方法

  更多相關(guān)文章： 滾動軸承 特征提取 形態(tài)濾波 故障診斷

【摘要】：針對滾動軸承故障特征難以提取等問題,提出利用判別指標(biāo)最大準則選擇最優(yōu)形態(tài)濾波算子進行軸承故障特征提取新方法,以達到在噪聲干擾下更優(yōu)的故障沖擊信號提取效果。首先利用6種形態(tài)濾波器以不同尺度結(jié)構(gòu)元素對軸承故障信號進行降噪處理;其次計算濾波信號的判別指標(biāo),以判別指標(biāo)最大原則獲取最佳形態(tài)濾波算子;然后利用最佳形態(tài)濾波算子處理滾動軸承實例故障信號;最后借助特征頻率強度系數(shù)、峭度和偏斜度評價濾波質(zhì)量,將該方法與傳統(tǒng)方法進行比較。測試結(jié)果表明,該方法能夠更好地提取軸承故障特征信息,有效抑制噪聲實現(xiàn)軸承故障精確診斷。
【作者單位】： 浙江水利水電學(xué)院工程實驗實訓(xùn)中心;中國計量學(xué)院計量測試工程學(xué)院;浙江省質(zhì)量檢測科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 特征提取 形態(tài)濾波 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61203088) 國家質(zhì)檢總局科技計劃項目(2012QK366) 浙江省自然科學(xué)基金項目(LQ12E06002)資助 浙江省質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局科研計劃項目(20140205)資助
【分類號】：TH133.3;TN713
【正文快照】： 1引言滾動軸承被稱為“工業(yè)的關(guān)節(jié)”,廣泛應(yīng)用于鐵路、汽車、輪船、航空航天、機械等領(lǐng)域,其檢測技術(shù)的高低直接影響機械工業(yè)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平[1]。在軸承運行中,某個元件發(fā)生故障,各零件之間相互碰撞產(chǎn)生能量集中的脈沖信號,從而激起各個部件的高頻固有振動,產(chǎn)生幅值調(diào)制現(xiàn)象

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 石明江;羅仁澤;付元華;;小波和能量特征提取的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法[J];電子測量與儀器學(xué)報;2015年08期

2 郭福平;沈書乾;段志宏;孫志偉;;基于包絡(luò)譜分析的滾動軸承故障聲發(fā)射診斷研究[J];中國測試;2015年08期

3 徐姣姣;;基于CLIPS的發(fā)射車診斷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J];國外電子測量技術(shù);2015年06期

4 陳紹煒;柳光峰;冶帥;黃登山;;基于蝙蝠算法優(yōu)化ELM的模擬電路故障診斷研究[J];電子測量技術(shù);2015年02期

5 唐貴基;龐彬;何玉靈;;基于ITD和WVD的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法[J];中國測試;2015年01期

6 吳小濤;楊錳;袁曉輝;龔?fù)?;基于峭度準則EEMD及改進形態(tài)濾波方法的軸承故障診斷[J];振動與沖擊;2015年02期

7 蔡晉輝;桑迎平;曾九孫;姚燕;;基于概率分布測度的高爐故障檢測研究[J];儀器儀表學(xué)報;2014年06期

8 周紹磊;廖劍;史賢俊;;RBF-SVM的核參數(shù)選擇方法及其在故障診斷中的應(yīng)用[J];電子測量與儀器學(xué)報;2014年03期

9 葉慧;羅秋鳳;李勇;;小波和多核SVM方法在UVA傳感器故障診斷的應(yīng)用[J];電子測量技術(shù);2014年01期

10 王書濤;張金敏;李圓圓;張淑清;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和模糊聚類的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷[J];儀器儀表學(xué)報;2012年05期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張梓然;張瑞峰;李鏘;南剛雷;;基于支持向量機的彩鋼玻璃色差分離技術(shù)研究[J];電子測量技術(shù);2016年05期

2 桑迎平;蔡晉輝;曾九孫;丁浩;;基于形態(tài)優(yōu)化濾波的軸承故障特征提取方法[J];電子測量與儀器學(xué)報;2016年05期

3 臧懷剛;劉子豪;李玉奎;;基于形態(tài)濾波和Laplace小波的軸承故障診斷[J];中國機械工程;2016年09期

4 章鳴[;陳瑛;沈瑛;馬軍山;;利用機器學(xué)習(xí)方法對神經(jīng)肌肉罕見病DMD進行分類預(yù)測[J];上海理工大學(xué)學(xué)報;2016年02期

5 張小龍;張氫;秦仙蓉;孫遠韜;;基于ITD-形態(tài)濾波和Teager能量譜的軸承故障診斷[J];儀器儀表學(xué)報;2016年04期

6 李榮雨;程磊;;基于SVM最優(yōu)決策面的決策樹構(gòu)造[J];電子測量與儀器學(xué)報;2016年03期

7 孫紅星;張洋;;機械軸承故障信號提取仿真研究[J];計算機仿真;2016年03期

8 陳光忠;何志堅;;基于Teager-Huang變換的轉(zhuǎn)子局部碰摩故障診斷[J];機械研究與應(yīng)用;2016年01期

9 宋曉琳;鄭亞奇;曹昊天;;基于HMM-SVM的駕駛員換道意圖辨識研究[J];電子測量與儀器學(xué)報;2016年01期

10 葉永偉;陸俊杰;錢志勤;王永興;;基于LS-SVM的機械式溫度儀表誤差預(yù)測研究[J];儀器儀表學(xué)報;2016年01期

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王瀟一;毛德強;王曉峰;;某型導(dǎo)彈自駕儀的故障診斷研究[J];電子測量與儀器學(xué)報;2015年01期

2 付元華;羅仁澤;曹鵬;趙新;劉紅軍;;小波閾值函數(shù)旋轉(zhuǎn)機械振動信號去噪方法研究[J];測控技術(shù);2014年12期

3 陳雷;;基于故障樹的供水監(jiān)控診斷系統(tǒng)的仿真[J];國外電子測量技術(shù);2014年12期

4 彭宇;劉大同;;數(shù)據(jù)驅(qū)動故障預(yù)測和健康管理綜述[J];儀器儀表學(xué)報;2014年03期

5 潘強;熊波;;基于靈敏度特性函數(shù)的特征提取與故障診斷[J];電子測量技術(shù);2014年01期

6 高斐;李洪儒;許葆華;;基于ICPSO優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機在故障診斷中的應(yīng)用[J];中國機械工程;2013年20期

7 尹剛;張英堂;李志寧;任國全;孫宜權(quán);;自適應(yīng)集成極限學(xué)習(xí)機在故障診斷中的應(yīng)用[J];振動.測試與診斷;2013年05期

8 姚亞夫;張星;;基于瞬時能量熵和SVM的滾動軸承故障診斷[J];電子測量與儀器學(xué)報;2013年10期

9 潘紅兵;蔡云龍;;基于故障樹及LabVIEW的雷達設(shè)備故障診斷[J];電子測量技術(shù);2013年09期

10 李煜;馬良;;新型全局優(yōu)化蝙蝠算法[J];計算機科學(xué);2013年09期

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳岳東，屈梁生;回轉(zhuǎn)機械的故障特征提取與分類[J];機械工程學(xué)報;1994年S1期

2 高正明;何彬;趙娟;裴永泉;左廣霞;;常用故障特征提取方法[J];機床與液壓;2009年12期

3 李兆飛;柴毅;李華鋒;;多重分形的振動信號故障特征提取方法[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2013年01期

4 韓立靜;徐金梧;陽建宏;黎敏;;基于灰度擊中擊不中變換的故障特征提取方法[J];北京科技大學(xué)學(xué)報;2012年07期

5 李輝,宋智勇,孫豐瑞;基于小波包-包絡(luò)分析的故障特征提取方法[J];振動、測試與診斷;2003年04期

6 李學(xué)軍;廖傳軍;褚福磊;;適于聲發(fā)射信號故障特征提取的小波函數(shù)[J];機械工程學(xué)報;2008年03期

7 梅檢民;肖云魁;賈繼德;趙慧敏;陳祥龍;喬龍;;基于改進階比的變速器微弱故障特征提取[J];振動工程學(xué)報;2012年03期

8 任立通;胡金海;謝壽生;王磊;苗卓廣;;基于隨機共振預(yù)處理的振動故障特征提取研究[J];振動與沖擊;2014年02期

9 陳長征,羅躍綱,張省,虞和濟;基于小波分析的機械故障特征提取研究[J];機械強度;2001年01期

10 郝志華;馬孝江;;高階非線性時頻表示在故障特征提取中的應(yīng)用[J];農(nóng)業(yè)機械學(xué)報;2006年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 趙志宏;楊紹普;;一種基于ICA的機械故障特征提取方法[A];機械動力學(xué)理論及其應(yīng)用[C];2011年

2 潘宏俠;黃晉英;毛鴻偉;劉振旺;;基于粒子群優(yōu)化的故障特征提取技術(shù)研究[A];第九屆全國振動理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2007年

3 朱啟兵;楊慧中;;基于卷積型小波包奇異值分解的齒輪故障特征提取[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 程發(fā)斌;面向機械故障特征提取的混合時頻分析方法研究[D];重慶大學(xué);2007年

2 馮坤;基于內(nèi)積變換的機械故障特征提取原理與早期識別方法研究[D];北京化工大學(xué);2012年

3 李加慶;基于聲全息的故障特征提取技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2008年

4 趙玲;旋轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)故障特征提取中的分形方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

5 陳建國;基于獨立分量分析的機械故障特征提取及分類方法研究[D];大連理工大學(xué);2011年

6 李兆飛;振動故障分形特征提取及診斷方法研究[D];重慶大學(xué);2013年

7 鞠萍華;旋轉(zhuǎn)機械早期故障特征提取的時頻分析方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

8 趙志宏;基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究[D];北京交通大學(xué);2012年

9 趙鵬;離心泵振動故障診斷方法研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

10 毛永芳;機械測試中多分量信號特征提取方法的研究[D];重慶大學(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 薄瑞瑞;基于LMD的振動信號處理及故障特征提取研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年

2 凡非龍;旋轉(zhuǎn)機械故障診斷與現(xiàn)場動平衡系統(tǒng)研發(fā)[D];浙江大學(xué);2015年

3 屈紅偉;基于LMD的故障特征提取方法及動平衡技術(shù)研究[D];北京化工大學(xué);2015年

4 沈金理;機械裝備連接松動故障特征提取方法的研究[D];東華大學(xué);2013年

5 李敏;基于譜融合的管道故障特征提取方法研究[D];北京化工大學(xué);2011年

6 易雄;基于小波分析的機械故障特征提取與診斷技術(shù)研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2009年

7 鐘曉平;氣象衛(wèi)星運動部件故障特征提取及振動特性研究[D];上海交通大學(xué);2009年

8 宋震;柴油機典型故障特征提取與診斷研究[D];天津大學(xué);2013年

9 王澤棟;鉆井泵閥的故障特征提取與基于GSM的遠程故障報警儀[D];北京化工大學(xué);2008年

10 李艷妮;旋轉(zhuǎn)機械故障機理與故障特征提取技術(shù)研究[D];北京化工大學(xué);2007年

，

本文編號：566358