基于形态中值小波的滚动轴承特征提取.docx

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1、基于形态中值小波的滚动轴承特征提取1 .概述LL当前发展背景1.2. 研究目的IL理论分析2.1. 中值小波变换2.2. 滚动轴承特征提取IIL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VL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

2、接测量振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

3、讨论及结论，探讨研究结果，并归纳出核心结论; 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（MedianWaveletTransform, MWT）是一种 基于过分离变换（C）VerSamPledTranSfOrm）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

4、动轴 承的故障诊断，而且还可以利用MWT的特性进行滚动轴承的 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(Jaquet Transform )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(WaVeletbandS)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

5、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 .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

6、根误差(Root Mean Square Error, RMSE) 相关系数(correlation coefficient)和特征提取指数(feature extraction index)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:L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。

7、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

8、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。