顺序形态滤波与样本熵在转子故障特征提取中的应用

Application of rank-order morphological ltering and sample entropy in fault feature extraction of rotor

结合顺序形态滤波方法与非线性动力学参数样本熵,提出一种新的转子故障特征提取方法。首先引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理;然后计算降噪后信号的样本熵,包括转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动和碰摩等五种工况的振动信号;最后将样本熵作为特征,依据不同的故障对应不同的样本熵分布,对各种故障状态进行评价.转子系统故障识别的实例验证了该方法的可行性和有效性。