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针对旋转机械振动多维图形信息一直没有得到充分利用,在一定程度上影响诊断技术的推广和利用的问题,研究了直接提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征信息的方法,提出了基于数学形态学的旋转机械振动参数图形特征提取方法。采用形态开-闭和闭-开级联组合的数学形态学滤波器实现振动参数图形滤波方法,研究了不同形态边缘检测算子,针对旋转机械振动参数图形探讨了经典的LOG边缘检测算子与基于形态学梯度的边缘纹理特征提取方法的应用效果。在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障、汽流激振及轴承松动故障的试验,分析结果表明可以准确地提取图形特征,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。