《基于形態中值小波的滾動軸承特征提取》講解了滾動軸承作為旋轉機械中的關鍵部件，由于其工作環境惡劣，容易發生故障，導致機械設備故障率增加。文章詳細探討了常見的故障診斷方法如短時傅里葉變換（STFT）、包絡分析和小波變換的局限性，并指出傳統的小波分析方法在信號處理中存在的能量泄露、頻率折疊等問題。為了解決這些問題，文中介紹了形態小波的概念及其在圖像處理和其他領域中的應用，尤其是其在去除噪聲同時保留細節信號方面的優勢。進一步，本文提出了一種新的形態中值小波方法，該方法結合了數學形態學的形態濾波特性和小波分解的多分辨率特性，能夠對信號進行非線性分解。通過腐蝕、膨脹、開運算和閉運算等形態變換，可以有效去除噪聲并保留信號的主要形態部分。實驗結果表明，形態中值小波能顯著提高滾動軸承故障特征頻率信息的提取效果，適用于軸承故障的在線監測和診斷。
《基于形態中值小波的滾動軸承特征提取》適用于機械工程、電氣工程以及相關領域的研究人員和技術人員，特別是那些從事旋轉機械設備維護和故障診斷工作的專業人員。該文提供的理論和技術手段對于提升機械設備的可靠性、降低故障率具有重要價值。此外，它也適合高校和科研機構中研究信號處理、振動分析和故障診斷的學生和學者參考。通過這種方法，工程師們可以在實際工作中更準確地檢測和預測滾動軸承的潛在故障，從而采取預防措施，減少停機時間和維修成本。
