自适应多尺度开闭平均-hat变换及在轴承故障诊断中的应用

作者：鄢小安; 贾民平^*

来源：东南大学学报(自然科学版), 2019, 49(05): 826-832.

• 多尺度开闭平均-hat变换
• 谱峭度
• 布谷鸟优化算法
• 轴承故障诊断

针对传统多尺度形态学分析方法(TMMA)因采用全部尺度的算术平均值作为输出结果而影响故障特征提取的问题,提出了一种自适应多尺度开闭平均-hat变换方法,并将其成功应用于轴承故障诊断中.首先,借助单尺度形态学算子、多尺度结构元素和加权运算等手段,构建一种多尺度开闭平均-hat变换(MAVGH);随后,通过谱峭度指标确定MAVGH的最优尺度范围,并运用布谷鸟优化算法自适应搜索最优尺度范围内的组合权重系数.仿真和工程应用分析结果表明,对于仿真信号,相比TMMA、WMMG、EMD和小波分析,提出方法的特征频率强度系数(CFIC)分别提高了35.88%、33.91%、31.13%和46.97%;对于应用实例,相比TMMA、WMMG、EMD和小波分析,提出方法的CFIC值分别提高了6.26%、8.06%、2.84%和7.68%.

• 单位
  南京林业大学; 电子工程学院; 东南大学