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基于EMD的滚动轴承故障诊断方法研究的开题报告
一、选题背景
滚动轴承是工业领域中常用的重要零件，其功能是支撑机械的运转，并为运动提供支撑和转动。正常运转下的滚动轴承，具有高效、稳定、可耐久使用的特点，是工业生产中必不可少的组成部分。然而，受到使用环境、工艺制造等因素影响，滚动轴承容易发生故障，影响机械设备的正常运转。
传统的滚动轴承故障诊断主要采用振动信号分析，但该方法存在着提取有效信号、降低环境噪声等问题，同时存在着成本昂贵、需要具有专业知识的缺点。近年来，随着EMD（经验模态分解）算法的发展，其在信号分析方面逐渐得到应用。
因此，本文以滚动轴承为对象，探索基于EMD的滚动轴承故障诊断方法，提高滚动轴承故障的判定准确度和效率，为工业生产提供便利。
二、研究目的
本研究旨在：
（1）探究基于EMD的滚动轴承故障诊断方法，分析其原理及应用特点。
（2）选取相关参数进行滚动轴承故障诊断，并通过算法模型建立故障判定模型，实现故障预警和预测。
（3）预防滚动轴承故障的发生，提高其使用寿命与可靠性。
三、研究内容
本文将围绕以下几个方面进行研究：
（1）EMD理论的介绍，包括EMD基本原理、模态函数获取方法、以及模态函数重构方法等。
（2）滚动轴承故障诊断相关信号参数的获取与分析，包括振动信号、电流信号等。
（3）基于EMD的滚动轴承故障诊断方法的建立，包括故障信号的特征提取及处理、分类器的选择、模型的训练和优化等。
（4）验证所建立的方法的正确性和有效性，通过实验数据进行验证。
四、研究意义
随着工业技术的不断进步和机械设备的不断完善，滚动轴承作为关键部件之一，其在工业制造中的重要性日益凸显。探索基于EMD的滚动轴承故障诊断方法，能够更好地提高滚动轴承故障识别的效率和准确性，为预防设备事故、提高设备运转率和节能减排等方面都具有重要的意义。同时，基于EMD的故障诊断方法也有着更广泛的应用前景，可以推广到其他领域的机械设备故障诊断领域。
五、研究方法
本文研究方法主要采用实验分析法和计算机模拟法。
实验分析法以采集振动、电流信号及滚动轴承相关参数为基础，通过设计滚动轴承运转模型，模拟轴承故障情况，获取故障时的不同振动信号，并进行分析和处理。同时，利用计算机模拟法对采集到的故障信号进行处理，构建基于EMD的滚动轴承故障诊断方法。基于EMD的滚动轴承故障诊断方法包括信号预处理、EMD分解、特征提取、分类器的选择等步骤，可以有效地分类和识别滚动轴承的状态。
六、拟解决的关键问题
（1）如何在实验中选取合适的滚动轴承参数，获取有效的振动信号、电流信号并进行分析与处理？
（2）如何基于EMD的滚动轴承故障诊断模型的建立和模型的训练？
（3）如何验证所建立的方法的正确性和有效性，同时提高其实际应用价值？
七、预期成果
（1）基于EMD的滚动轴承故障诊断方法，通过算法模型建立故障判定模型，实现故障预警和预测。
（2）基于EMD的滚动轴承故障诊断方法参数的优化，提高滚动轴承故障识别的效率和准确性。
（3）通过验证所建立的基于EMD的滚动轴承故障诊断模型的有效性，为机械设备的有效管理和维护提供较为完善的技术支持。