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题名基于机器视觉的旋转机械微小振动放大方法实验研究
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作者
赵乐
段承杰
丁鹏
翟立宏
张铭光
马波
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机构
北京化工大学机电工程学院
中广核研究院有限公司
中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司
北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室
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出处
《机电工程》
北大核心
2025年第1期42-50,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62273025)。
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文摘
基于机器视觉的旋转机械微小振动放大过程中,未能将大运动和微小运动分离,导致其放大结果会产生伪影。针对这一问题,提出了一种基于加速度滤波和振幅阈值滤波的微小振动放大方法。首先,采用了复值可操纵金字塔分解图像,将图像信号转变为局部相位信号和局部幅值信号;然后,采用了加速度滤波算法从局部相位信号中分离出线性大运动信号,采用了振幅阈值滤波算法分离了非线性大运动信号,得到了微小振动信号,并对其进行了放大;最后,对放大信号和局部幅值信号采用复值可操纵金字塔逆变换重构了图像,构建了转子实验台,对上述微小振动放大方法的有效性进行了验证。研究结果表明:测点在水平和垂直方向上的振动位移幅值均低于0.15 mm,在局部放大图中可以明显分辨出低于5 Hz的转子基频信号,且其余频率成分未被放大。该方法在微小振动放大处理前增加大运动和微小振动分离过程,仅对微小振动进行处理,能够减少大运动对微小振动信号放大产生的干扰,有效改善了微小振动放大结果中的伪影问题。
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关键词
机械振动
去伪影
复值可操纵金字塔
加速度滤波
振幅阈值滤波
图像重构
非线性大运动和微小运动分离
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Keywords
mechanical vibration
artifact removal
complex-valued steerable pyramid
acceleration filtering
amplitude threshold filtering
image reconstruction
separation of nonlinear large motion and small motion
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分类号
TH133
[机械工程—机械制造及自动化]
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
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