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自适应多尺度形态学分析及其在轴承故障诊断中的应用  
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【英文篇名】 Adaptive multiscale morphology analysis and its application in fault diagnosis of bearings
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【作者】 章立军; 徐金梧; 阳建宏; 杨德斌;
【英文作者】 ZHANG Lijun; XU Jinwu; YANG Jianhong; YANG DebinSchool of Mechanical Engineering; University of Science and Technology Beijing; Beijing 100083; China;
【作者单位】 北京科技大学机械工程学院; 北京科技大学机械工程学院 北京;
【文献出处】 北京科技大学学报 , Journal of University of Science and Technology Beijing, 编辑部邮箱 2008年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 轴承; 故障诊断; 自适应; 多尺度; 形态学分析;
【英文关键词】 bearing; fault diagnosis; adaptive; multiscale; morphology analysis;
【摘要】 为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号.
【英文摘要】 In order to solve the problem of impulsive features extraction from strong noise background,an adaptive multiscale morphology analysis(AMMA)algorithm was proposed.Corresponding to the analysis signal,the length scale and height scale were defined separately to select structuring elements for multiscale morphology analysis.An adaptive algorithm based on the information of local peaks of the signal was discussed.Numerical simulation experiments show that the proposed AMMA algorithm is better than the single-s...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(No.50674010); 北京市自然科学基金资助项目(No.3062012)
【更新日期】 2008-06-05
【分类号】 TN911
【正文快照】 数学形态学[1](mathematical morphology)是基于积分几何和随机集理论建立起来的有别于基于时域、频域的数学方法.该方法进行信号处理时只取决于待处理信号的局部形状特征,通过形态信号分解[2]把一个复杂的信号分解为具有不同物理意义的各个部分,将其与背景剥离,同时保持信号主

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