论文部分内容阅读
针对滚动轴承振动信号的强噪声背景以及故障样本不易大量获取的问题，提出一种基于形态非抽样小波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断方法。形态非抽样小波克服了传统形态小波由于采用抽样方式分解而造成的信息丢失问题，具有良好的特征提取和抗噪性能。灰色关联度分析方法对小样本模式识别问题具有良好的分类效果，适用于滚动轴承的故障模式识别。首先利用差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点，构造一种多尺度形态非抽样小波方法提取滚动轴承故障特征。然后将形态非抽样小波分解后近似信号的归一化特征能量作为特征向量，最后通过比较待识别样本与标准故障模式的灰色关联度来对故障模式进行分类。实例表明该方法可取得良好的效果。