基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)參數(shù)特征提取研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)中包含豐富的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息，是目前故障診斷的重要研究領(lǐng)域，通過(guò)分析這些振動(dòng)信號(hào)可以得到大量反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的參數(shù)圖形，因此需要研究一種對(duì)這些圖形特征自動(dòng)提取及識(shí)別的方法。本文針對(duì)幾種常見(jiàn)的轉(zhuǎn)子故障類(lèi)型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并轉(zhuǎn)化成參數(shù)灰度圖形，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及模糊軟數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的手段進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并討論不同方法對(duì)特征提取以及噪聲抑制的效果。本文僅針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)參數(shù)特征提取，不涉及故障診斷過(guò)程。
　　首先，針

2、對(duì)轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、氣流激振、軸承松動(dòng)及動(dòng)靜碰磨的故障進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模擬實(shí)驗(yàn)，采集轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)，形成三維譜圖，并轉(zhuǎn)化成灰度圖形，為后續(xù)的圖形處理提供原始圖形。
　　其次，從二值及灰度形態(tài)學(xué)角度出發(fā)，研究了旋轉(zhuǎn)機(jī)械參數(shù)圖形的邊緣檢測(cè)方法?；诨叶刃螒B(tài)學(xué)的方法對(duì)參數(shù)圖形濾波，討論形態(tài)學(xué)濾波算子及結(jié)構(gòu)元素設(shè)計(jì)的合理性對(duì)濾波效果有直接影響。對(duì)濾波后圖形加以形態(tài)學(xué)圖形增強(qiáng)。最后對(duì)濾波、增強(qiáng)后的參數(shù)圖形進(jìn)行形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)，抽取圖形的特