Resumen

Este documento propone un algoritmo de filtrado adaptativo PeronaMalik basado en la ondaleta Haar morfológica, que se utiliza para el desruido de señales de vibración en el diagnóstico de fallas en rodamientos con ruido intenso. En primer lugar, se utiliza el operador de ondaleta Haar morfológica para suavizar previamente la señal ruidosa, y se estima el gradiente de la señal suavizada previamente. En segundo lugar, considerando la incertidumbre del gradiente en el punto de ruido intenso, se construye un operador de reconocimiento de punto de ruido intenso para identificar de manera adaptativa el punto de ruido intenso. En tercer lugar, se utiliza la media del valor del gradiente de dos pasos del punto de ruido intenso en la misma dirección para sustituir, e introduce la segunda derivada en el coeficiente de difusión. Finalmente, se realiza un filtrado de difusión basado en el modelo PeronaMalik mejorado. El resultado del experimento de simulación indicó que no solo el al

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Algoritmo de filtrado Perona-Malik adaptativo; Wavelet Haar morfológica; Denoising de señales de vibración; Diagnóstico de fallas en rodamientos de rodillos; Ruido fuerte.
• Keywords:Adaptive; PeronaMalik filtering algorithm; Morphological Haar wavelet; Vibration signal denoising; Rolling bearing fault diagnosis; Strong noise.