优化形态学滤波在高速列车轴承故障诊断中的应用

针对传统形态学滤波方法在提取高速列车轴箱轴承故障特征时过于依赖先验知识,结构元素相关参数(长度L和高度h)未结合信号特征做自适应选取的问题,文章在数学形态学滤波(Mathematical Filter, MF)、布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)、实际工程应用方面做了深入研究。通过布谷鸟算法对结构元素的长度和高度进行自适应寻优,然后使用最优结构元素对信号进行处理,提取出信号中的冲击成分和故障特征,对比传统的解调方法可以发现该方法更准确、更快速。