【摘 要】
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针对往复压缩机活塞-缸套磨损及十字头滑道间隙过大等故障微弱振动信号信噪比低的问题,提出一种基于自适应算法的广义形态滤波(Adaptive Generalized Morphological Filterin
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京,102249
【出 处】
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2012年全国振动工程及应用学术会议
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针对往复压缩机活塞-缸套磨损及十字头滑道间隙过大等故障微弱振动信号信噪比低的问题,提出一种基于自适应算法的广义形态滤波(Adaptive Generalized Morphological Filtering,AGMF)降噪方法.首先,针对传统Maragos形态滤波存在统计偏倚现象进行改进,采用不同尺度的同种结构元素对故障信号进行滤波,计算处理后信号的叠加均值,实现抑制脉冲干扰、削弱随机噪声；然后采用多种结构元素对振动信号进行多尺度信号滤波处理,引入自适应算法,对各结构元素多尺度滤波算法进行加权组合和优化,在最大限度保留信号有效成分的同时消除统计偏倚现象.对仿真信号的降噪效果表明,该方法能够获得较高的信噪比及较低的均方差,且能保留信号中应有的有效成分,并成功应用于对某往复式天然气压缩机活塞-缸套磨损的微弱故障振动信号的降噪处理中.
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