形态滤波优化算法用于滚动轴承故障诊断

作     者：宋平岗 周军 陈健亨 

作者机构：华东交通大学电气与电子工程学院南昌330013 

出 版 物：《振动．测试与诊断》 (Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis)

年 卷 期：2013年第33卷第5期

页      面：756-762,908页

核心收录：

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50577025) 

主　　题：局域均值分解 形态滤波 Elman神经网络 滚动轴承 故障诊断 

摘      要：为了有效地从非线性、非平稳性的滚动轴承振动信号中提取有用的信息成分,提出了一种优化的形态滤波算法-Elman神经网络相结合的方法。首先,采用局域均值分解(LMD)将轴承振动信号分解成若干PF(product runction,简称PF)分量之和;然后,利用峭度最大准则选取PF分量,再用自适应多尺寸多结构元素形态滤波器对其进行滤波解调,进而提取出能量特征向量,作为Elman神经网络的输入参数;最后,区分滚动轴承故障状态和故障类型。仿真分析和试验研究表明,该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征,与传统的高频共振解调方法相比效果更加明显,与小波包分析-BP神经网络故障诊断方法对比,显示出其具有更高的识别率,更加表明其可行性和有效性。