基于小波包变换的内燃机故障诊断研究的任务书.docx

基于小波包变换的内燃机故障诊断研究的任务书
任务书
一、研究背景
在内燃机行业中，故障诊断是十分重要的一部分。故障诊断能够准确地确定内燃机的故障位置和故障原因，从而及时进行修理，避免可能的事故发生，确保内燃机的安全性能和稳定性能。
近年来，随着科技的发展，基于信号处理的故障诊断方法得到了广泛的关注。小波包变换作为一种新颖的信号处理方法，具有提取出信号时频信息、局部化分析、多分辨率表示等优秀特性。因此，本研究旨在通过基于小波包变换的方法进行内燃机故障诊断，探索出一种可靠且有效的内燃机故障诊断方法。
二、研究目的
1.建立内燃机故障信号处理的小波包变换模型；
2.优选小波包变换重构滤波器，并提高小波包变换的计算效率；
3.通过小波包变换对内燃机故障信号进行特征提取，为后续的故障分类判定提供依据；
4.利用小波包变换的信号多尺度特性和局部分析能力，提高故障分类准确率，实现对多种内燃机故障类型的准确诊断。
三、研究内容
本研究所涉及的主要内容如下：
1.学习了解小波包变换的基本理论，确定适用于内燃机故障信号处理的小波包变换重构滤波器；
2.采集内燃机不同负载运行时所产生的故障信号，预处理信号数据，进行小波包变换，并提取出特征信号；
3.建立内燃机故障信号分类模型，采用基于SVM（支持向量机）的分类算法，对内燃机故障信号进行分类判定；
4.实现内燃机故障分类判定，并对所诊断出的故障类型进行分析。
四、研究方法
1.小波包分析：利用小波包的多尺度分析特性，对内燃机信号进行多尺度分解和重构，提取有用的时频域特征；
2.SVM分类：利用SVM分类算法，针对多维输入信号，将其映射到高维的特征空间中，实现故障分类判定。
五、预期成果
1.建立内燃机故障信号处理的小波包变换模型；
2.确定适用于内燃机故障信号处理的小波包变换重构滤波器，并提高小波包变换的计算效率；
3.实现内燃机故障信号的提取，建立内燃机故障分类模型，实现内燃机故障分类判定，分析故障类型。
六、研究计划
1.阅读相关文献，了解小波包分析的基本理论，熟悉SVM分类算法，完成理论研究和计算机程序设计，预计用时一个月；
2.采集内燃机不同负载运行时所产生的故障信号，通过实验验证内燃机故障信号的有效性；
3.对采集到的内燃机故障信号进行处理，包括预处理、小波包变换、特征提取等步骤，将处理后的信号送入SVM分类器，实现内燃机故障分类判定；
4.对研究结果进行分析，并总结出可靠准确的内燃机故障诊断方法，预计用时两个月。
七、参考文献
1.张三，小波分析在内燃机故障诊断中的应用研究，机械工程及自动化，2017年12月；
2.李四，基于小波包变换的内燃机故障监测技术研究，工业技术创新，2018年5月；
3.王五，SVM在内燃机故障分类中的应用研究，计算机应用研究，2019年1月。
注：以上文献均为虚构，仅作为参考。