最小熵反褶积的数学形态法在滚动轴承故障特征提取中的应用

摘要：

针对强噪声背景下滚动轴承故障特征提取，提出了基于最小熵反褶积的数学形态法。该方法先应用最小熵反褶积算法加强信号中的冲击特性，再利用数学形态法进行故障特征提取，其中选取具有双向脉冲提取能力的DIF滤波器作为形态算子，并以峭度值作为结构元素长度选取依据。仿真信号和滚动轴承的内外故障实例分析表明该方法具有较好的特征提取效果。通过对比发现：最小熵反褶积算法能够增大信号中峭度值，有效加强信号脉冲特性。

关键词：最小熵反褶积、数学形态、故障诊断、滚动轴承

所属期刊栏目：27

分类号：TH165;TN911

资助基金：国家自然科学基金资助项目51379080, AA201406168

在线出版日期：2016-11-03（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：2467-2471