【摘 要】
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特征提取是实现故障模式识别的关键环节。针对传统数学形态谱在计算速度及故障模式区分能力上的不足,将数学形态腐蚀运算引入到形态谱计算中,提出一种基于改进数学形态谱的特
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,辽宁省交通高等专科学校机电工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51275080）
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特征提取是实现故障模式识别的关键环节。针对传统数学形态谱在计算速度及故障模式区分能力上的不足,将数学形态腐蚀运算引入到形态谱计算中,提出一种基于改进数学形态谱的特征提取方法,该方法可以表征信号不同分析尺度下的形态特征,进而区分信号所反映的运行状态。引入仿真信号对该方法的有效性进行对比验证,结果表明：与传统数学形态谱相比,改进的数学形态谱可以有效地区分机械设备的不同故障状态,稳定性强、计算速度更快。在此基础上对不同参数的影响效果进行了分析。最后,采用实测滚动轴承振动信号验证了该方法在实际工程应用中的有效性。
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