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针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景与故障样本不易大量获取的问题,提出一种基于形态滤波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断方法。采用形态闭与形态开相减构成的差值滤波器对故障信号进行滤波,不需要考虑振动信号的频谱特征与分布,即能够有效地提取故障频率特征;灰色关联度分析方法对小样本模式识别问题具有良好的分类效果,适用于滚动轴承的故障模式识别。首先对故障信号进行形态滤波,然后提取滤波后信号的故障特征频率的归一化幅值作为特征向量,最后通过待识别样本与标准故障模式的关联度来对故障模式进行分类。实例表明该方法能够取得良好的
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振 动 与 冲 击
第 28 卷第 11 期 JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK Vol.28 No.11 2009
基于形态滤波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50675194)
收稿日期: 2008 -11 -05 修改稿收到日期:2008 -12 -16
第一作者 沈 路 男,博士生,1982 年 10 月生
沈 路, 周晓军, 张文斌, 张志刚
(浙江大学 现代制造工程研究所 浙江省先进制造技术重点实验室,杭州 310027)
摘 要:
针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景与故障样本不易大量获取的问题,提出一种基于形态滤波与灰
色关联度的滚动轴承故障诊断方法。 采用形态闭与形态开相减构成的差值滤波器对故障信号进行滤波,不需要考虑振动
信号的频谱特征与分布,即能够有效地提取故障频率特征;灰色关联度分析方法对小样本模式识别问题具有良好的分类
效果,适用于滚动轴承的故障模式识别。 首先对故障信号进行形态滤波,然后提取滤波后信号的故障特征频率的归一化
幅值作为特征向量,最后通过待识别样本与标准故障模式的关联度来对故障模式进行分类。 实例表明该方法能够取得良
好的效果。
关键词: 形态滤波;灰色关联度;差值滤波器;滚动轴承;故障诊断
中图分类号: TH165;TN911 文献标识码: A
滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的通用机械部
件,它的运行状态直接影响到整台机器的性能。 包含
局部缺陷的滚动轴承在运行时将产生脉冲冲击,如果
能够有效的提取缺陷引起的脉冲信号,就可以准确的
判断出缺陷所在位置。 包络解调与小波包分解是目前
常用的滚动轴承故障诊断方法
[1 -2]
,但是包络解调方
法首先需要根据频谱选择窄带滤波参数,这要求选择
者具备丰富的专业知识与经验积累,这为包络解调的
推广应用增加了难度。 小波包分解需要根据频谱分布
选择分解层数,而且一般采用隔点采样的二进方式,会
造成数据量的减少及细节信号的丢失,并且小波包分
解的结果存在着各频带间能量交叠的问题。
形态滤波是一种基于数学形态学的非线性滤波方
法,可以有效的消除噪声并保留原信号中的一些形状
特征信息,而且能够提取信号的局部轮廓信息。 形态
滤波已经在数字图像处理
[3]
、电力系统信号分析
[4]
、心
电信号处理
[5]
等方面得到了成功的应用。 在机械振动
信号处理方面的研究也在逐渐深入
[6 -7]
。 灰色关联度
是基于灰色理论的关联分析
[8]
,是两个系统或两个因
素间关联性大小的量度,可以描述系统发展过程中因
素间相对变化的情况。 灰色关联度分析由于具有“样
本要求低,计算量小” 的优点,因此已广泛的应用于故
障样本难以大量获取的机械故障诊断中,并取得了良
好的效果
[9 -10]
。
根据滚动轴承故障信号的特点,提出采用形态闭、
开相减构成的差值形态滤波器提取滚动轴承故障特
征,并利用灰色关联度方法对轴承故障模式进行识别。
实例表明,形态滤波方法可以有效的提取滚动轴承故
障信号中的冲击成分,采用灰色关联度方法可以成功
的对滚动轴承故障模式进行分类。
1 基本数学形态变换
形态 滤 波 理 论 是 由 法 国 数 学 家 G.Matheron 和
J.Sarra等人在上世纪八十年代初创立的,它的主要优
点是计算简单和并行快速,一般只包含加、减法运算而
不包含乘法运算,易于硬件实现。 形态滤波是基于信
号的几何特征,利用预先定义的结构元素对信号进行
匹配,以达到提取信号、保持细节和抑制噪声的目的。
基本形态学变换的基本运算包括腐蚀、膨胀、形态开运
算和形态闭运算
[11]
。 根据分析信号的不同,可以分为
二值形态变换和灰度值形态变换。 由于本文只针对一
维振动信号进行分析,所以只对灰度值形态变换进行
讨论。
设 f(n)和 g(n)分别是定义在 F =(0,1,…,N -1)
和 G =(0,1,…,M -1) 上的离散函数,且 N 冲M。 其
中,f(n)是输入时间序列,g( n) 是结构元素。 则 f( n)
关于结构元素 g ( n) 的形态腐蚀和膨胀运算分别定
义为:
(fΘg)(n) =min{f(n +m) -g(m)}
(m =0,1,…,M -1) (1)
(f 磑 g)(n) =max{f(n -m) +g(m)}
(m =0,1,…,M -1) (2)
式中 Θ和磑分别表示腐蚀和膨胀运算。 则 f(n) 关于
结构元素 g(n)的形态开和闭运算分别定义为:
(f 礋g)(n) =(fΘg 磑 g)(n) (3)
(f· g)(n) =(f 磑 gΘg)(n) (4)
式中 礋和· 分别表示形态开和形态闭运算。 形态开、闭
运算对信号处理的效果不同:形态开可以平滑信号中
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