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        形態(tài)學組合濾波方法在機械振動信號處理中的應用

        2014-04-27 08:44:38孫敬敬
        科技視界 2014年27期
        關鍵詞:形態(tài)學時域幅值

        孫敬敬

        (長江師范學院機械與電氣工程學院,中國 重慶408100)

        0 引言

        機械故障診斷技術中振動分析方法是工程中應用最廣泛的分析方法,傳感器所拾取的振動數(shù)據(jù)往往受到各種噪聲的干擾,給故障信號的特征提取帶來困難,如何對拾取的振動信號進行降噪處理成為動態(tài)信號測試的重要研究內(nèi)容。數(shù)學形態(tài)學[1]是基于積分幾何和隨機集論建立起來的非線性圖像(信號)處理和分析工具,它通過結(jié)構(gòu)元素探測目標信號,獲取信號的幾何形狀信息,近年來在振動信號處理[2]中得到逐步應用,對振動信號處理主要是齒輪、軸承等部件的故障診斷[3]。形態(tài)變換組合可以構(gòu)成具有低通特性的非線性的數(shù)學形態(tài)濾波器,具有平移不變性、單調(diào)性、冪等性等良好特性。本文采用文獻[4]中的形態(tài)學組合濾波方法對仿真信號及實測的振動信號進行處理,用于驗證形態(tài)學方法的有效性。

        1 數(shù)學形態(tài)學的基本理論

        數(shù)學形態(tài)學的基本算子主要包括腐蝕運算、膨脹運算,以及以此為基礎構(gòu)造的開運算、閉運算。 設原始信號 f(n)為定義 F=(0,1,..,N-1)在上的離散函數(shù),定義結(jié)構(gòu)元素 g(n)為 G=(0,1,..,M-1)上的離散函數(shù),且N≥M,則f(n)關于g(n)的腐蝕和膨脹分別定義為:

        這里符號Θ、⊕、?和·分別表示腐蝕、膨脹、開運算和閉運算。其中開運算、閉運算分別可抑制信號的正、負脈沖。為了同時濾除信號中的正、負脈沖,通常采用形態(tài)開、閉的級聯(lián)形式,即形態(tài)開-閉和閉-開濾波器[5]。由于開、閉運算存在統(tǒng)計偏倚現(xiàn)象,本文采用如式(7)的開-閉和閉-開形態(tài)學組合濾波方法[13]處理振動信號。

        2 仿真信號分析

        用Matlab設計仿真正弦信號y=4*sin(2*pi*50*t),采樣點數(shù)1024,采樣頻率2048Hz,每隔160個點加入隨機脈沖,并加入信噪比為15dB的高斯白噪聲,如圖1(a)和(c)。由圖1(a)可見仿真信號時域圖中存在隨機脈沖,由于加入了白噪聲,波形上有毛刺,由圖1(c)的幅值譜可見頻帶分布廣泛的噪聲;采用寬度為8的直線形結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學處理后結(jié)果見圖1(b)和(d),(b)中可見恢復了原始波形,處理后的信號原始相位得到了保持。圖1(c)和(d)比較可知,數(shù)學形態(tài)處理后的幅值譜僅剩主頻幅值,高、低頻噪聲得到抑制。這正是由于形態(tài)學基于形狀的運算原理決定的,形態(tài)學變換通過結(jié)構(gòu)元素對信號的形狀進行匹配,去掉毛刺和孤立點,從而使信號光滑,保留了信號的 “骨架”,因此低于主頻的噪聲成分可以被平滑掉,并且不改變信號的初始相位。

        圖1 仿真信號形態(tài)組合濾波前后時域圖和幅值譜

        3 實例分析

        為驗證形態(tài)學方法對實際振動信號的有效性,對滾動軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)進行處理。滾動軸承型號為SKF6205,轉(zhuǎn)速1730r/min,采樣頻率為24kHz。原始信號的時域圖見圖2(a),原始信號的幅值譜見圖2(c)。采用寬度為4的直線型結(jié)構(gòu)元素進行形態(tài)學組合濾波后的結(jié)果見圖2(b)和(d)。通過對圖2(a)和(b)的時域圖比較可知,原始信號存在明顯沖擊,形態(tài)學組合濾波處理后濾除了大部分沖擊,對比圖2(b)和(d)的幅值譜可知,高頻部分大幅度衰減,驗證了形態(tài)學組合濾波方法的低通特性。

        4 結(jié)論

        實際采集的振動信號往往含有大量噪聲,本文采用形態(tài)學組合濾波方法對振動信號進行處理。通過仿真信號和實測的振動信號處理結(jié)果表明,數(shù)學濾波方法不僅具有優(yōu)良的低通特性,同時處理后的信號具有相位保持的優(yōu)點,對脈沖干擾和白噪聲均具有良好的抑制作用。

        圖2 實測信號形態(tài)組合濾波前后時域圖和幅值譜

        [1]G.Matheron.Random sets and integral geometry[M].New York:Wiley,1975.

        [2]杜秋華,楊曙年.形態(tài)濾波在滾動軸承缺陷診斷中的應用[J].軸承,2005,6:27-31.

        [3]郝如江,盧文秀,褚福磊.滾動軸承故障信號的數(shù)學形態(tài)學提取方法[J].中國電機工程學報,2008,28(26):65-70.

        [4]胡愛軍,唐貴基,安連鎖.基于數(shù)學形態(tài)學的旋轉(zhuǎn)機械振動信號降噪方法[J].機械工程學報,2006,42(4):127-130.

        [5]Maragos P,Schafer R W.Morphological fi1ters-Part I:Their set theoretic analysis and relation to linear shift invariant filters[J].IEEE Trans on ASSP.1987,35(8):1153-1169.

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