《表2 外圈和内圈故障PR分量的峭度指标》

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《ITD和自适应广义形态滤波的特征提取方法》

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将采集到的轴承故障信号通过ITD，分解为4个分量，如图2所示。可以看出:外圈故障信号得到了有效地分解，但存在噪声干扰，需要进一步处理。分别计算4个分量的峭度值，如表2所示。可以看出:PR1和PR2的峭度值较大，因此，选取PR1和PR2进行重构。通过自适应广义形态学滤波器对重构信号进行降噪处理，滤波后的时域波形如图3所示。可以看出:由于噪声污染原因，无法有效识别故障冲击成分，需要对其进行下一步处理。包络谱分析如图4，可以看出:圈故障特征频率为105.5 Hz及其7倍频，可以准确判别滚动轴承的故障类型为外圈故障。为了验证本文方法的优越性，与文献[4]的实验结果进行了对比，如图5所示，可以看出:虽然文献[4]可以找到外圈的故障特征频率105.5 Hz及2倍频，但倍频幅值较小，高频部分被噪声淹没，特征提取效果不理想。