利用振动信号对机械设备展开故障诊断是目前比较常用的诊断技术之一,故障诊断主要涉及三方面研究内容:信号处理、特征提取、故障识别。由于实验台上采集的故障数据中参杂了强烈的噪声干扰,使得本质信号无法准确反映机械故障特征,滤波研究的成败将极大的影响特征提取的完善性和正确性。分形理论是一种全新的数学思想,善于刻画具有自相似性和不规则性的对象,在处理非线性系统时具有独到的优势。针对实验台上获得的转子故障数据模型,首先应用广义形态滤波器对数据进行滤波处理,然后应用分形中的关联维数对信号展开量化特征提取问题研究,主要完成的工作和获得的研究结论有:(1)通过查阅大量文献,对信号处理作了深入研究,研究设计了广义形态滤波器对信号进行滤波处理。在设计过程中,主要探讨了广义形态滤波器前后结构元素的配置问题,通过仿真实验,分析了不同幅值与宽度的结构元素构造的滤波器的滤波能力,通过比较滤波后各自的时域、频域图以及信噪比后得出:前后结构元素的宽度和幅值应在1:2左右,宽度对滤波器的影响明显,幅值也有影响,但影响程度要小。(2)获得了纯净的振动信号后,便可以利用分形理论对故障信号进行量化特征提取工作,文中选取关联维数作为故障类型的特征量,分析了影响关联维精度的因素,给出了参数选取方法,并对关联维G-P算法作了改进:用某一区域相对稳定的嵌入维反映转子故障的特性,使得在选择嵌入维的问题上避免了前人的盲目性,使结论更可靠。(3)应用MATLAB的GUI技术开发了一套简易的故障诊断系统,系统的主要功能由广义形态滤波器和分形分析两部分组成,应用该系统可以简化滤波与特征提取工作。研究发现,数学形态学和分形分析在故障诊断中有许多优点,在不久的将来必将掀起一场研究热潮。