2015年第8期
表技
术与传盛器 Technique
and
Sensor
Instrument
自适应随机共振形态学在液压泵振动信号特征提取中的应用
经哲，郭利
（军械工程学院导弹工程系，河北石家庄
050003）
2015 8"ON
摘要：液压泵振动信号常没在强噪声背景中，为准确提取其特征频率，提出自适应随机共振形态学方法。首先采用以广义相关系数为目标函数的量子遗传算法对随机共振系统参数进行优化，再将优化后的参数代入随机共振系统对液压系振动信号进行降噪预处理，最后利用形态学差值滤波器提取振动信号的特征频率。仿真实验和液压泵故障模拟实验结
果表明，该方法能够准确地提取出振动信号的各种频率特征，优于其他特征提取方法。关键词：自适应随机共振；形态学；特征频率；液压泵振动信号
中图分类号：TN911;TH16
文献标识码：A
文章编号：1002-1841(2015)080092-04
ApplicationofAdaptiveStochasticResonanceMorphology inHydraulicPumpVibrationSignalFeatureExtraction
JING Zhe, CUO Li
(Department of Missile Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)
Abstract; In order to extract the frequency characteristice of hydraulic pump vibration signal which is in high noise back. aone (oseauood se (aesreosadeen stochastic resonance system' s parameters, meanwhile the genetic correlation function( GCF) was used as the object function of QGA. Then, make the optimization parameters into the stochastic resonance system for hydraulic pump vibration signal pretreat-ment. At last, the morphologie filter was used to extract the characteristic frequencies from vibration signal. Through numerical simulations and hydraulic pump fault simulation tests, the proposed method can be used to clearly extract various characteristic fre quencies of vibration signals and it is superior to the others.
Key words:adaptive stochastic resonance; morphology; characteristie frequency; hydraulic pump vibration signal
引言 0
液压的振动信号采集方便，且包含了丰富的故障信息，是液压票故障诊断的首选特征信号。这种特征信号通常具有非线性、非平稳性和冲击性等特点，小波变换、Hilbert-Huang变换等方法已被应用于这类信号的故障频率特征提取，但均存在--定的局限性(")。数学形态学[2]与时域和频城的数学方法不同，该方法通过结构元索探针在信号中的移动来提取有用信号的冲击特征。虽然数学形态学方法可以抑制脉冲干扰(，但其滤除白噪声能力不足。随机共是检测微弱信号的常用方法之一，与其他去噪方法不同，随机共振不仅只是单纯的消除噪声，面是充分利用噪声的部分能量，将其转化为信号的能量，从面达到去噪效果(")。
为准确提取谨没在强噪声背景下液压泵振动信号的特征频率，提出一种基于自适应随机共振形态学的信号特征提取方法。该方法采用以量子遗传算法为优化算法的自适应随机共振对信号进行降噪预处理，然后利用形态学差值滤波器提取信号的频率特征。该方法克服了数学形态学滤除白噪声能力的不足的间题，与其他特征提取方法相比，能更准确地提取液压报动信号的各种频率特征。
基金项目：国家自然科学基金项目（51275524）收稿日期：2015-05-15
1数学形态学
数学形态学基本运算 1.1
数学形态学的基本运算包含腐蚀和膨胀两种算子[4]。设一维多值信号x(n)的定义域为X={0,1,2,",N-11，一维结构元素序列y(n)的定义域为Y={0,1,2,",M-11,其中N和M都是整数，且N>M,则x(n)关于y(n)的影胀和离蚀分别定义为
(xy)(n)=max[x(n=m)+y(n))(x@y)(n)= max[x(n+m)y(n)]
(1)(2)
数学形态学中的腐蚀运算有抑制正向冲击和平滑负向冲击的作用，面膨账运算则相反，在平滑正向冲击的同时抑制了负向冲击。
x(n)关于y(n)的开、闭运算分别定义为：
(xy)(n)= (x@y@y)(n)(xy)(n)=(xy@y)(n)
(3)(4)
数学形态学中的开运算常用来去除信号边缘的毛刺，同时可以滤除信号上方的峰值噪声；闭运算常用于平滑或抑制信号
下方的波谷噪声，起到填补信号的漏洞和裂纹的作用。 1.2形态学滤波器
利用形态学的开、闭运算可以构建2种常用的滤波器：平均滤波器（AVG)和差值滤波器（DIF）。二者分别表示如下：
AVG(x)= (x · y+x*y)/2 Kox+ , X =(*)JId
(5)(6)