机械工程学报

作者：苗宝权, 陈长征, 罗园庆, 赵思雨

单位：1. 沈阳工业大学机械工程学院 沈阳 110870;2. 沈阳工业大学辽宁省振动噪声控制工程技术研究中心 沈阳 110870

关键词：形态滤波,滚动轴承,故障特征提取,故障诊断；

基金：国家自然科学基金资助项目（51675350，51575361）。

为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息。提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法（Adaptive enhanced difference product morphological filter，AEDPO）用于滚动轴承早期的故障诊断。首先，结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力，提出一种改进的增强差分积形态滤波算子（Enhanced difference product morphological filter operation，EDPO），该算子具有在强背景噪声下提取周期性脉冲特征的能力。随后，针对形态滤波过程中最优的结构元素（Structuring element，SE）尺度选择问题，提出一种新的自适应选择策略，名为峭度特征能量积（Kurtosis feature energy product，KF）。最后，EDPO算子凭借最优的SE尺度进行滤波处理，提取滚动轴承早期的故障特征。通过对仿真信号和实测滚动轴承内圈故障信号进行分析，结果表明AEDPO方法能够有效地在强背景噪声中提取滚动轴承微弱的故障特征，对比于传统的形态滤波方法更能体现该方法的准确性和优越性。

来源：2021年第9期

《机械工程学报》期刊编辑部

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