1、“.....两个滤波器可以级联以形成个新组合滤波器，它输出被定义为如下，自适应结构元素广义形态滤波器原理对于振动信号，其长度表示时间，高度表示振幅，因此，结构元素应该考虑长度尺寸和高度尺寸，在此，长度尺寸定义为,高度尺寸定义为在处理振动信号时，结构元素由和决定。基本构建过程如下选择合适结构元素形状。正弦结构元素表达式为，,正弦结构元素高由表示，长由表示。由于正弦结构元素是正弦波半个周期，所以我们可以得出,。结构元素形状是由侧信号形状决定，涡轮发电机单元振动信号遵循正弦或余弦定律，因此我们选择正弦结构元件最接近侧信号形状。计算结构元素长度尺度计算原信号极大值和最小值，也就是说，要搜索原始局部峰值，原始信号被定义为，表示振动信号长度。假设信号被零平均预处理......”。

2、“.....定义,是列搜索正峰值，且是正峰值总和,是列负峰值，且是负峰值总和。假定且，可以定义峰间隔为,表示正峰间隔,表示负峰间隔。,取自适应结构元素长度尺寸最大值和最小值，用和表示，,,这里，符号指代圆接近负无穷大，符号表示圆接近正无穷大。我们视为广义形态滤波结构元素前长度尺寸，为后长度尺寸。为证实形状结构元素，其长度应小于待处理过滤功能，但大于被干扰脉冲长度，这是除去脉冲关键，图示出本地放大模拟信号曲线图，其中包含峰脉冲干扰和随机白噪点，并匹配高度尺寸和长度尺寸，峰高度在图中引入。峰高定义为局部峰值点高度减去其前采样步骤高度。假设局部峰值点采样列表在原振动信号中是，所以其前采样步骤是。可以看出正峰值高度为......”。

3、“.....取自适应结构元素高度尺寸最大值和最小值，用和表示,我们视为广义形态滤波结构元素前高度尺寸，为后长度尺寸。那么，小长度尺寸匹配小高度尺寸，大长度尺寸匹配大高度尺寸。计算自适应结构元素广义形态滤波器最终结果从上面长度尺寸和高度尺寸来看，二级结构元素将获得适应性，而这些自适应结构元素充分利用原有振动信号局部峰值特点，它具有较好去除噪声干扰。将自适应结构元素插入式〜，我们可以得到最终去噪结果。四模拟取信号模型如下，以模拟油膜涡动故障此处,取均方根误差，以验证过滤效果。让表示输入信号，表示输出信号。均方根误差为然后我们添加平均值为和与原始信号不同标准偏差周期性脉冲和白噪声。被中断数据示于图。它必须在进行下次分析前消除噪声干扰......”。

4、“.....表显示了这两个过滤器在不同噪声背景中消噪效果。表不同形态滤波器对比自适应结构广义形态滤波器传统形态滤波器从图，和表,可知使用形态学运算时，没有必要预测原始信号频谱特性。用自适应结构元素广义形态滤波器去噪后，周期性峰值脉冲和白噪声干扰显然被去掉，信号原始特征已经被完全保留。由于采取自适应结构元素优点，过滤效果比使用相同结构元素传统形态学滤波器更好。自适应结构元素广义形态滤波器充分利用信号局部峰值特性，自适应结构元素避免雷达选择随机性它也避免了人为干扰，有利于消噪过程提高自动化水平。五实际应用图显示了涡轮发电机组中动力装置种实际振动信号。转子速度接近转。让采样频率等于......”。

5、“.....原轴轨迹信号变得太无序导致无法得到任何故障信息。图实际振动信号现在我们使用自适应结构元素广义形态滤波器去除噪声干扰。图显示了去噪结果。图通过自适应结构广义形态滤波器去噪后波形从图我们知道，尖峰脉冲和噪音干扰显然被去除，它证明了这种新方法效果很好六结论广义形态滤波自适应结构元素算法是可行。长度尺寸和高度尺寸是基于信号局部峰值特征定义。这种方法避免了选择随机性，它会根据信号局部特征自适应地选择结构元素。因为正弦结构元素已被用来处理实验仿真数据。尖峰脉冲和白噪声被自适应结构元素广义形态滤波器去除干净。没有必要去预测原始信号频谱特性，噪声干扰通过简单加，减，最大和最小操作来消除。该算法是容易实现并且适合旋转机械在线监测和诊断。致谢对于红河学院学科建设基金资金援助表示感谢。果从图所示，当在紧挨下方移动......”。

6、“.....因此，开运算可以用于去除信号中峰值，从图所示，当紧挨上方移动，不与接触部分将卷入下边缘，所以闭运算可以用于填充信号中谷值。因为它们具有低通滤波能力，所以两种变换可以被组合成个形态滤波器。因为运用相同结构元素，传统开闭滤波器和闭开滤波器都不能完全过滤脉冲噪声。对于形态开闭滤波器，开运算过程首先扩大负脉冲噪声，同时过滤正脉冲噪声，如果闭运算是通过重用相同尺寸结构元素完成，该负脉冲噪声不能被有效地过滤，对于关闭开过滤器也是相同原理。为了克服这个缺点，文献和通过使用不同尺寸结构元素和级联开闭操作构成了种广义开闭闭开滤波器，它们定义是令表示离散信号，表示结构元素，进步假设，广义开闭和闭开滤波器分别定义如下，中文字英文翻译题目自适应结构元素广义形态滤波器在振动信号去噪中应用......”。

7、“.....云南中国杭州中国通讯方式电话，邮箱摘要针对故障特征总是被隐藏在强噪声背景振动信号中现象，提出了种基于广义形态滤波自适应结构元素新去噪方法。首先，选择正弦结构元素，并且根据振动信号特征定义长度尺寸和高度尺寸。然后，峰值间隔和峰高度被信号局部特征定义，并且正弦结构元素高度尺寸和长度尺寸由自适应方法得到。最终，被中断振动信号通过由个小，个大自适应结构元素级联广义形态滤波器进行去噪。这种方法克服了当前形态滤波器随机选择性，结构元素是在非人工干预下由信号局部特征自适应得到。实验及仿真结果表明，该方法具有更好去噪效果。关键词广义形态滤波自适应结构元素去噪振动信号绪论信号处理技术是状态监测与旋转机械故障诊断核心。在实际测试中......”。

8、“.....最近，随着小波分析和奇异值分解应用，去噪技术已经取得了巨大成就，但是，这两种技术些缺点影响了去噪效果，比如，门槛不确定性和奇异值选择。数学形态学是基于集合论和积分几何学与图像几何形状有关学科。其过滤想法是基于几何结构滤波信号，通过移动预定义结构元素来匹配和调整信号奇异部分。文献成功运用形态学滤波消除旋转机械振动信号中噪声。文献和介绍了广义形态滤波在振动信号去噪应用。但是，由于当前形态滤波器选择随机性，如何在实际应用中自适应地选择结构元素是当前形态学研究热点。针对旋转机械特性，种新方法提出了广义形态滤波自适应结构元素。基于信号局部峰值特征，小大自适应结构元素级联得到广义形态滤波器。实验仿真结果表明，这种新方法能比传统形态滤波器获得更好消噪效果......”。

9、“.....首先，介绍些重要形态变换。膨胀和腐蚀是最基本两个形态变换。膨胀变换用于扩大目标对象和收缩孔，腐蚀变换是用来缩小所述目标对象和扩大孔。用和表示维输入信号和结构元素表示在信号和信号在集上定义，信号和膨胀和腐蚀被定义如下,,表示膨胀变换，表示腐蚀变换。通常，膨胀和腐蚀不是相互倒数。他们可以通过级联被组合成新变换，如果先腐蚀后膨胀，这种级联变换是开运算，相反是闭运算，这些变换可以通过使用下面公式分别计算表示开运算，表示闭运算。通过椭圆结构元素对信号开闭运算结果示于图开运算结果闭运算结果图椭圆结构元素对信号开闭运算结果从图所示，当在紧挨下方移动，不与接触部分将落入上边缘，因此，开运算可以用于去除信号中峰值，从图所示，当紧挨上方移动......”。