最小熵反褶积的数学形态法在滚动轴承故障特征提取中的应用

• 作者: 王细洋 袁晓辉 龚廷恺
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 最小熵反褶积 数学形态 故障诊断 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2467-2471
• 页数: 5页
• 分类号: TH165|TN911
• 字数: 3523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.18.009

摘要

针对强噪声背景下滚动轴承故障特征提取，提出了基于最小熵反褶积的数学形态法。该方法先应用最小熵反褶积算法加强信号中的冲击特性，再利用数学形态法进行故障特征提取，其中选取具有双向脉冲提取能力的DIF滤波器作为形态算子，并以峭度值作为结构元素长度选取依据。仿真信号和滚动轴承的内外故障实例分析表明该方法具有较好的特征提取效果。通过对比发现：最小熵反褶积算法能够增大信号中峭度值，有效加强信号脉冲特性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁晓辉		63	1546	20.0	38.0
2	王细洋		107	749	16.0	22.0
3	龚廷恺		6	54	4.0	6.0