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基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究的任务书
一、研究背景及意义
随着机械工业的不断发展和进步，各种机械设备的使用越来越普遍，而滚动轴承作为广泛应用于机械设备中的一种关键零部件，其质量和性能对机械设备的正常运转和寿命有着非常重要的影响。因此，轴承故障的预测和诊断是机械工程领域的研究热点之一。目前，滚动轴承故障的诊断方法主要依靠经验和试验，这种方法具有时间和成本的浪费，因此需要研究一种基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法，提高轴承故障的准确性和效率，降低维修成本。
二、研究目标和内容
1.研究滚动轴承故障的特征振动信号及其频域和时域分析方法；
2.建立基于振动信号的滚动轴承故障诊断模型，采用机器学习算法对数据进行训练和预测；
3.研究利用高阶谱分析、小波分析等方法提高轴承故障诊断准确性；
4.设计并实现一个滚动轴承故障诊断系统原型，包括数据采集、信号处理和故障诊断算法等模块。
三、研究方法
本研究将采用实验室测试样机为研究对象，通过加速度传感器采集滚动轴承的振动信号，分析不同故障类型下的振动信号特征，运用机器学习算法建立故障预测模型，并利用高阶谱分析、小波分析等方法提高轴承故障诊断准确性。最终设计并实现一个滚动轴承故障诊断系统的原型，进行实验验证。
四、研究计划进度安排
任务及时间节点：
1.查阅文献，理解滚动轴承故障诊断的基本理论和技术，撰写研究背景和意义部分。时间：2周。
2.利用实验室测试样机，采集不同故障类型下的振动信号，进行频域和时域分析，撰写振动信号分析部分。时间：4周。
3.基于机器学习算法对振动信号数据进行训练和预测，建立故障预测模型，撰写算法部分。时间：6周。
4.利用高阶谱分析、小波分析等方法提高轴承故障诊断准确性，撰写提高诊断准确性的技术部分。时间：4周。
5.设计并实现一个滚动轴承故障诊断系统原型，包括数据采集、信号处理和故障诊断算法等模块的实现，撰写系统设计和实现部分。时间：8周。
6.对设计的滚动轴承故障诊断系统进行实验验证，并对实验数据进行分析和总结，撰写实验结果和总结部分。时间：6周。
总计：30周。