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基于形态中值小波的滚动轴承特征提取.pdf

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基于形态中值小波的滚动轴承特征提取.pdf

基于形态中值小波的滚动轴承特征提取讲解了滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，由于其工作环境恶劣，容易发生故障，导致机械设备故障率增加。文章详细探讨了常见的故障诊断方法如短时傅里叶变换（STFT）、包络分析和小波变换的局限性，并指出传统的小波分析方法在信号处理中存在的能量泄露、频率折叠等问题。为了解决这些问题，文中介绍了形态小波的概念及其在图像处理和其他领域中的应用，尤其是其在去除噪声同时保留细节信号方面的优势。进一步，本文提出了一种新的形态中值小波方法，该方法结合了数学形态学的形态滤波特性和小波分解的多分辨率特性，能够对信号进行非线性分解。通过腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等形态变换，可以有效去除噪声并保留信号的主要形态部分。实验结果表明，形态中值小波能显著提高滚动轴承故障特征频率信息的提取效果，适用于轴承故障的在线监测和诊断。基于形态中值小波的滚动轴承特征提取适用于机械工程、电气工程以及相关领域的研究人员和技术人员，特别是那些从事旋转机械设备维护和故障诊断工作的专业人员。该文提供的理论和技术手段对于提升机械设备的可靠性、降低故障率具有重要价值。此外，它也适合高校和科研机构中研究信号处理、振动分析和故障诊断的学生和学者参考。通过这种方法，工程师们可以在实际工作中更准确地检测和预测滚动轴承的潜在故障，从而采取预防措施，减少停机时间和维修成本。