对实测采样振动信号的滤波处理，验证了形态滤波器在抑制信号干扰、保留信号原有特征方面的作用。定量分析了形态滤波器设计中结构元素的形状、宽度、幅值等因素对形态滤波器性能的影响程度以及振动信号的采样频率对结构元素尺寸的影响，并根据数据分析结果得出了在对旋转机械振动信号进行降噪滤波处理时，形态滤波器中结构元素的形状及尺寸的一般设计规律。

具有相同谐波的滑靴磨损和斜盘磨损的形态特征信息相似性很高,因此很难有效分离其耦合故障。为解决此问题,提出一种基于梯型结构元素的新型数学形态学分离方法。采用不同长度梯型结构元素的形态差值算子分别提取2种故障特征信息,进而得到不同长度梯型结构元素对应的若干个分离信号;计算分离信号的2种不同故障的特征能量比。基于最大特征能量比,实现实测液压泵滑靴和斜盘磨损耦合故障信号的最优分离。

为了提取受谐波和随机噪声干扰的信号中的冲击故障特征，提出基于平均组合差值形态滤波(ACDIF)和Teager能量峭度(TEK)的滚动轴承故障诊断方法.将对冲击成分具有不同抑制方式的4种基本形态算子两两合并加强抑制效果，组合作差反向提取出正、负冲击，构造出一组新的组合差值形态算子(CDIF)，通过比较分析选择其中2种CDIF的平均值作为最终滤波输出.针对滤波过程中结构元素(SE)的选择问题，采用TEK作为评价指标筛选最佳结构元素长度，有效提高了滤波处理的效率和精确度.数值仿真和轴承外圈故障振动信号的试验结果表明，利用该方法能够有效地滤除随机噪声和谐波干扰，提取强背景噪声下的冲击故障特征，滤波效果优于传统方法.

结构元素是数学形态学滤波器的重要组成部分,直接影响滤波的精度。针对目前广泛使用的直线和三角结构元素的缺陷,提出一种基于汉明窗的结构元素,对形态滤波方法进行提升,用于高速列车万向轴不平衡故障检测。首先从结构元素的基本构成形式以及频率响应的角度,在理论上对直线和三角结构元素存在的不足进行了分析。再通过对多种常用的窗函数进行比较,论证汉明窗的优势所在,据此构建汉明结构元素,并将其应用于形态滤波中。在万向轴不平衡试验台进行了试验,结果表明基于汉明结构元素的形态滤波方法能有效地识别出万向轴不平衡引起的基频和倍频故障特征,与传统的三角结构元素相比,此方法更能彰显故障特征.

针对工程实际中的故障诊断受限于零部件故障先验知识缺乏、振动信号调制及噪声成分复杂等问题,提出了一种滚动轴承故障诊断的自适应形态学滤波方法。在对基本形态算子和组合形态算子原理分析的基础上,利用非线性滤波器幅频响应分析法,获得了不同形态算子的滤波特性,定量分析了结构元素尺度参数对滤波效果的影响。对典型的滚动轴承故障模型及振动信号进行分析,获得了故障轴承运行的主要特征,确定了结构元素尺度参数选定策略,数值仿真实验验证了该方法的可行性。进行滚动轴承实验振动信号分析,结果表明,与参数优化的组合形态滤波差值算子(CMFH)相比,所提方法至少将信号的特征幅值能量比提高了29.8%、算法效率提高了50.0%,可清晰、准确、快速地将滚动轴承外圈和内圈的故障特征呈现出来,进一步证明了该方法在机械故障诊断应用上的可靠...