自适应非局部均值及在轴承故障检测中的应用

作者：唐晓红; 胡俊锋; 熊国良; 张龙^*

来源：振动.测试与诊断, 2019, 39(01): 61-67+221.

DOI：10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2019.01.010

• 非局部均值算法
• 粒子群算法
• 参数优化
• 故障诊断

非局部均值算法(non-local means,简称NLM)的数据处理效果受其参数设置的影响较大,极大地限制了NLM的数据处理效果及应用范围。针对不足,提出把粒子群算法引入NLM参数的寻优求解。首先,通过粒子群算法迭代寻优的特性寻找NLM算法的最优λ,M和P参数;其次,将最优参数代入NLM算法获得最优滤波器,并对原始信号处理得到滤波信号,以此消除噪声并提取故障信息;最后,对滤波信号进行包络谱分析得到诊断结果,并利用仿真数据和实验轴承内、外圈故障数据对所提方法进行了验证。

• 单位
  华东交通大学机电与车辆工程学院