滚动轴承故障信号进行形态学滤波

资 源 简 介

滚动轴承故障信号进行形态学滤波

详 情 说 明

形态学滤波是一种基于数学形态学的非线性信号处理方法，广泛应用于滚动轴承故障诊断领域。其核心思想是通过结构元素对信号进行膨胀、腐蚀等操作，有效提取或抑制特定形态特征。

在滚动轴承故障信号处理中，形态学滤波主要解决两个关键问题：首先，原始振动信号常被强噪声干扰，传统线性滤波器可能破坏冲击成分；其次，故障特征多表现为瞬态脉冲，形态学操作能通过结构元素匹配增强此类特征。

典型实现流程分为三步：选择适当结构元素（如扁平型、圆形），其尺寸需匹配故障脉冲宽度；对信号执行开运算（先腐蚀后膨胀）抑制正噪声，或闭运算（先膨胀后腐蚀）填充信号凹陷；最后通过形态梯度运算突出信号边缘差异。

MATLAB中可利用`imerode`、`imdilate`等函数组合实现，需注意结构元素尺寸过大会导致特征失真，过小则降噪效果有限。该方法尤其适合早期微弱故障检测，相比小波分析计算量更低，但对周期性冲击特征具有更好的指向性保留能力。

形态学滤波常与包络分析结合使用，先通过形态滤波抑制背景噪声，再对处理后的信号进行包络解调，可显著提高故障特征频率的识别率。