【摘 要】
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针对矿井提升机天轮轴承故障信号微弱背景噪声强故障特征难以提取问题,提出了将最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)和自适应多尺度形态滤波(Adaptive Multi-sc
【机 构】
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太原理工大学机械与运载工程学院,太原030024;矿山流体控制国家地方联合工程实验室,太原030024;山西省矿山流体控制工程技术研究中心,太原030024
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针对矿井提升机天轮轴承故障信号微弱背景噪声强故障特征难以提取问题,提出了将最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)和自适应多尺度形态滤波(Adaptive Multi-scale Morphological Filtering,AMMF)相结合进行微弱故障特征提取的方法.MED作为前置滤波器,可以突出信号中较大的脉冲,弥补强噪声背景下AMMF对微弱故障信号提取的局限性.然后再对预处理后的信号进行AMMF处理,可以克服MED无法将微弱信号突显出来的不足.2种方法相互作用,充分利用了各自的优点,补偿了彼此在强噪声环境下的不足,最终得到了良好的降噪效果.仿真和实验结果表明,该方法能有效提取强噪声环境下低速重载轴承的微弱故障特征.
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