状态形态学滤波与EWT的故障特征提取方法研究

• 作者: 夏法锋 张隆宇 李颖 王金东 赵海洋
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 经验小波变换 自适应性 形态学滤波 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 192-197,214
• 页数: 7页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 5635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.05.034

摘要

针对往复机械振动信号具有复杂非线性、非平稳等特性,使用一种基于小波框架的自适应经验小波变换和以集合角度处理信号的形态学滤波来进行往复机械故障特征提取.首先使用自适应经验小波变换通过构造尺度空间曲线对傅里叶频谱进行划分,构造合适的正交小波滤波器组以提取具有紧支撑傅里叶频谱的AM-FM成分;然后根据往复机械振动信号冲击性的特点,基于信号本身特性构造形态学结构元素,对提取出的模态进行状态自适应形态学滤波;最后使用多尺度模糊熵对模态进行定量分析并对故障进行识别.将该方法应用到实测数据中,实验结果验证了该方法的有效性,该方法可以准确对往复压缩机气阀故障进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李颖	东北石油大学机械科学与工程学院	19	58	4.0	7.0
2	赵海洋	东北石油大学机械科学与工程学院	26	115	5.0	10.0
3	王金东	东北石油大学机械科学与工程学院	58	218	8.0	12.0
4	夏法锋	东北石油大学机械科学与工程学院	44	194	8.0	12.0
5	张隆宇	东北石油大学机械科学与工程学院	1	3	1.0	1.0