针对液压泵滑靴磨损状态的评估问题,提出了一种基于形态差值滤波和形态指数（MI）的方法来有效地诊断滑靴磨损故障并评估其劣化程度。首先,利用形态差值滤波器对现场实测的正常状态和四种不同磨损程度的滑靴故障的振动信号进行滤波处理,提取出清晰的特征信息;其次,对滤波后的振动信号进行有量纲参数和无量纲参数的提取,其中有量纲参数包括首次引入到液压泵健康状态评估领域的MI;最后,通过分析MI对滑靴磨损故障及其劣化程度的敏感性和变化规律,得出MI可以有效地诊断出滑靴磨损故障及评估其劣化程度。

针对工业现场的实测液压泵故障信号易受强背景噪声污染的问题,利用一种自适应多尺度形态差值滤波(Adaptive Multi-scale Morphological Difference Filter,AMMDF)的方法。该方法把信号故障特征频率处的能量和低频段总能量的比值作为评价各个尺度滤波效果的指标,并以此作为权值来对经过各个尺度形态变换后的信号根据滤波效果进行加权融合,从而实现自适应滤波。通过对仿真信号和液压泵实测故障振动信号的实验验证,表明AMMDF较单尺度的形态闭算子有更好的滤波能力,它既具有信号细节保留能力又有较强的抑噪能力,为液压泵故障诊断提供了一种有效的工具。