计算机工程与应用 ›› 2018, Vol. 54 ›› Issue (3): 217-221.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0253
黄刚劲1,2,范玉刚1,2,冯 早1,2,刘英杰1,2
HUANG Gangjing1,2, FAN Yugang1,2, FENG Zao1,2, LIU Yingjie1,2
摘要: 为了从复杂工况下获取滚动轴承故障信息,提出了一种基于广义形态滤波和多分辨奇异值分解(Multi-Resolution Singular Value Decomposition,MRSVD)相结合的方法。首先利用广义形态学滤波方法对振动信号进行降噪预处理;然后利用MRSVD对降噪后的振动信号进行分解;最后通过峭度准则选取故障特征最丰富的细节信号,并对其进行Hilbert包络谱分析。将提出的方法应用于滚动轴承的故障检测,实验结果表明该方法能清晰地提取故障特征信息。