基于形态中值小波的滚动轴承特征提取.docx

《基于形态中值小波的滚动轴承特征提取.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于形态中值小波的滚动轴承特征提取.docx（5页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、基于形态中值小波的滚动轴承特征提取1 .概述11当前发展背景1.2. 研究目的I1理论分析2.1. 中值小波变换2.2. 滚动轴承特征提取II1方法与实现1.1. 基于中值小波变换的滚动轴承特征提取IV .实验与结果4.1. .试验性质42试验结果V .讨论及结论5.1. 理论介绍5.2. 研究结果总结V1总结6.1 .重要贡献6.2 .未来研究方向第1章概述当前，滚动轴承作为重要的机械元件，受到了广泛的应用和关注。随着新型材料的不断发展和交叉学科的集成，一些以精密机械机构相关的新型问题也逐渐浮出水面。如何有效地检测滚动轴承的状态是目前工程技术中需要解决的重要问题。传统的检测方法多以直接测量振

2、动信号的峰值和均值作为特征参数,但未能考虑特征参数间的相关性，另外，检测效率和准确性也无法得到满意的保证。中值小波变换是一种非常有效的时域到频域信号处理技术，可以实现有效的特征提取，从而更好地提高滚动轴承的特征研究的效率和准确性。考虑到上述问题，本文主要研究采用基于形态学中值小波变换的滚动轴承特征提取方法，并结合实验结果对该方法进行分析和探究。本文将具体包括以下几部分内容：第2章理论分析，主要讲述中值小波变换的基本原理以及滚动轴承的特征提取方法；第3章研究方法与实现，介绍基于形态学中值小波变换的滚动轴承特征提取方法；第4章实验与结果，阐述试验的具体内容和结果；第5章讨论及结论，探讨研究结果，并

3、归纳出核心结论;最后，第6章总结，对本文研究的主要内容、重要贡献以及未来发展进行总结。第2章理论分析中值小波变换（MedianWave1etTransform,MWT）是一种基于过分离变换（C）VerSamP1edTranSfOrm）的变换方法，它己广泛应用于技术图像处理。MWT具有时域精度大、高信噪比以及在小波域里受限但可以有效分辨符号信息等特点，其实现也比传统的基于傅里叶变换的处理更加简单。在滚动轴承的特征提取中，采用MWT能够有效提取振动信号的特征，由于它能够有效抑制无关的噪声，因此能够更加准确地提取信号的特征。借助MWT,就可以更好地进行滚动轴承的故障诊断，而且还可以利用MWT的特性进

4、行滚动轴承的在线监控。MWT在滚动轴承的特征提取中还有几个显著的优点：一是可以有效抑制噪声；二是有较强的时域保真度；三是可以克服传统杰奎斯特变换(JaquetTransform)在分辨能力上的不足;四是可以实现信号特征的快速提取。而在MWT的实现过程中，其所涉及的原理包括基小波的设计原理、去噪及增强原理以及评价标准等，在滚动轴承的特征提取中，MWT可以采用小波带元(WaVe1etbandS)对信号进行处理，并将不同频率段的信号提取出来；然后用中值滤波法及缩放函数去噪，最后采用评价标准来评价滤波效果。第3章研究方法与实现基于形态学中值小波变换(MWT)的滚动轴承特征提取方法的实现步骤如下：1 .

5、设计小波域：首先我们需要设计一组适用于MWT的小波域,并根据实际情况调整小波域的参数。2 .滤波：对输入信号进行多段分解，并用中值滤波法去噪、缩放函数增强，提取不同频率段的信号特征。3 .特征提取：采用评价标准对滤波后的信号进行评估，并提取出有用的特征，从而提取滚动轴承的特征。以上步骤，均需要结合实际情况，在程序中实现。对于设计的小波域，可以选用常用的小波函数，或者采用自己设计的小波函数进行小波域的设计；对于中值滤波和缩放函数，可以采用传统的滤波算法，或者采用自适应滤波算法进行滤波；对于评价标准，可以采用均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)相关系数(corre1ati

6、oncoefficient)和特征提取指数(featureextractionindex)等。第4章结果分析与讨论基于形态学中值小波变换(MWT)的滚动轴承特征提取方法，采用经典的滚动轴承故障实验数据进行了试验，结果如下:1基于MWT的特征提取能够有效地过滤噪声，提高信号的信噪比，使信号变得更加清晰。2 .通过MWT的小波域的分解，可以有效地提取不同频率段的信号特征，更准确地捕捉滚动轴承的故障症状。3 .MWT特征提取方法可以帮助我们有效地进行滚动轴承故障诊断，以及滚动轴承的在线监控。通过对MWT滚动轴承特征提取方法的研究和实现，可以发现MWT在滚动轴承的特征提取中，可以达到很好的实际效果。然

7、而，同时也存在一些问题：就是设计的小波域参数等待进一步优化，以便提高特征提取的效果。此外，特征评价的标准也可以进一步研究，以便对特征提取的效果进行准确的评估。第五章总结本文提出了一种基于形态学中值小波变换（MWT）的滚动轴承特征提取方法，该方法结合了中值滤波和MWT的小波域的分解以及频率变换。由于采用了处理过的数据和经过特征提取的信号，因此可以有效地消除噪声，提高信号的信噪比，使信号更加清晰，并且可以准确地提取出滚动轴承故障特征，帮助人们更好地诊断和监测滚动轴承。本研究也提出了一些有待改进的方面：一是设计的小波域参数等待进一步优化，以便提高特征提取的效果；二是特征评价的标准也可以进一步研究，以便对特征提取的效果进行准确的评估。以上将为今后研究者研究MWT的滚动轴承特征提取方法提供一定的参考。第六章未来工作方向本文提出了一种基于形态学中值小波变换（MWT）的滚动轴承特征提取方法，为滚动轴承故障诊断提供了一种实用的途径。但是，还存在许多有待开发的未来工作。首先，当前提取的特征只是滚动轴承的基本信号特征，以及一部分轴承失效的特征，因此有必要在此基础上进行更深入的研究，更全面地考察特征和细节。另外，就是有必要改进MWT进行特征提取的方法，提高特征提取效果，并使用机器学习技术对特征进行分类，对轴承进行有效的诊断。此外，可以使用虚拟仿真技术更好地在不同的环境条件下进行滚动轴承特征的模拟研究。