MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

• 作者: 崔伟成 曾庆松 赵修平 齐嘉兴
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: MOMEDA 数学形态滤波 齿轮故障 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 精密制造与加工
• 页码范围: 247-252
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.23|TP206.3
• 字数: 5080字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190122

摘要

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法.首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性.结果 表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵修平		43	114	6.0	8.0
2	崔伟成		34	66	5.0	6.0
3	齐嘉兴		5	1	1.0	1.0
4	曾庆松		1	0	0.0	0.0