基于形态滤波和稀疏分量分析的滚动轴承故障盲分离

摘要：

为有效分离滚动轴承复合故障特征,提高故障诊断正确率,针对旋转机械调制故障信号非线性、强噪声干扰以及故障源信号未知的问题,提出一种基于形态滤波(Morphological Filtering,MF)和稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)相结合的故障诊断方法.该方法首先对观测信号进行形态滤波提取信号中重要调制特征并使信号满足稀疏性要求,应用SCA分离滤波后的观测信号.在完备及欠定条件下对故障轴承加速度信号进行实验验证,分析结果表明该方法能够有效分离提取滚动轴承故障特征.

关键词：形态滤波、稀疏分量分析、故障诊断、滚动轴承

所属期刊栏目：30

分类号：TP206.3(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50805071;云南省教育厅科学研究基金资助项目08J0009

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：170-174