【摘 要】
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为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息。提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断。首先,结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力,提出一种改进的增强差分积形态滤波算子(Enhanced difference product morphological filter operation,EDPO),该算子具有在强背景噪声下提取周期性脉冲特征的能力
【机 构】
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沈阳工业大学机械工程学院,沈阳工业大学辽宁省振动噪声控制工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675350,51575361)。
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为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息。提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断。首先,结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力,提出一种改进的增强差分积形态滤波算子(Enhanced difference product morphological filter operation,EDPO),该算子具有在强背景噪声下提取周期性脉冲特征的能力
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