具有相同谐波的滑靴磨损和斜盘磨损的形态特征信息相似性很高,因此很难有效分离其耦合故障。为解决此问题,提出一种基于梯型结构元素的新型数学形态学分离方法。采用不同长度梯型结构元素的形态差值算子分别提取2种故障特征信息,进而得到不同长度梯型结构元素对应的若干个分离信号;计算分离信号的2种不同故障的特征能量比。基于最大特征能量比,实现实测液压泵滑靴和斜盘磨损耦合故障信号的最优分离。

针对实测振动信号易受噪声污染,而淹没有用信息和克服利用数学形态学滤波器对一维信号进行滤波时结构元素长度选择的经验性和任意性的问题,提出了一种基于形态学差值算子和功率谱熵理论相结合,并与特征能量比相配合的方法来确定最优扁平型结构元素长度以实现最优滤波。首先,利用在不同扁平型结构元素长度下的形态学差分算子对一维振动信号进行滤波处理;其次,对滤波后的信号计算功率谱熵和特征能量比;最后,根据功率谱熵理论和特征能量比方法得出,功率谱熵的最小值所对应的长度即为最优扁平型结构元素的长度。通过对仿真信号和液压泵故障信号的实验验证,表明在通过该方法所得到的最优扁平型结构元素长度下,采用形态学差值算子能够对液压泵故障信号达到最优滤波效果,保留更多的故障特征信息。

针对液压泵滑靴和斜盘磨损复合故障信号的分离问题,提出了一种基于形态差值算子与特征能量比相结合的方法。首先,将若干种不同长度的结构元素和复合故障信号的形态特征进行匹配,利用形态差值算子提取出若干个信号;其次,分别对上述信号计算两种故障的特征能量比;最后,找出两种故障的最大特征能量比,他们所对应的即为最优匹配结构元素长度,且基于该两种长度的形态差值算子所提取出的两个信号分别为最优分离出的滑靴和斜盘磨损故障信号。通过对实测液压泵复合故障信号的实验验证,表明所提方法能够根据信号形态特征的多样性有效地实现对复合故障信号的最优分离,且比RobustICA方法有效和优越。