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基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取的开题报告
一、研究背景
滚动轴承是目前运用广泛的一种重要的机械元件，它经常运用于航空、航天、汽车、化工以及机电设备等领域。然而，在长时间的运转中，滚动轴承容易出现故障，会严重影响机械设备的正常工作，甚至导致设备失效。故障的诊断与预测一直是滚动轴承领域研究的重要课题之一。因此，开展滚动轴承故障特征提取的研究，对滚动轴承故障监测、预防和减少故障具有重要意义。
近年来，越来越多的学者将小波分析应用于滚动轴承故障诊断领域。小波分析具有多分辨率、局部性和时间-频率域分析的特点，可以有效地解决信号处理中频谱分析和时域分析的矛盾。其中，小波包变换是小波分析的一种扩展形式，它能够更好地拟合信号的局部时频特征。
二、研究内容
本研究提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法。具体研究内容如下：
1.数据采集
通过加速度传感器采集滚动轴承的振动信号作为研究对象，采集滚动轴承在正常和故障状态下的振动信号，为后续的特征提取和分析提供数据支持。
2.小波包变换
将采集得到的振动信号进行小波包变换，选取一组小波包基函数进行分解，得到一组小波包系数序列，用于提取滚动轴承振动信号中的故障特征。
3.线调频小波路径追踪
对小波包系数序列进行线调频小波路径追踪，得到一组路径特征，用于区分不同故障状态下滚动轴承的振动信号。
4.特征提取
基于提取得到的路径特征，进一步提取滚动轴承振动信号的多种故障特征，包括能量特征、波形特征、频率特征等。
5.故障分类
利用支持向量机（SVM）对提取得到的故障特征进行分类判别，实现对滚动轴承故障类型的自动诊断。
三、研究意义
本研究提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法，具有以下几点意义：
1.提高滚动轴承故障诊断准确率
通过有效提取滚动轴承振动信号中的故障特征，可以提高滚动轴承故障诊断的准确率，降低误诊率，提高生产效率。
2.降低维度和数据处理量
线调频小波路径追踪能够提取小波包系数中的重要信息，缩小了特征空间，有效降低数据处理量，同时提高了特征提取的效率和准确性。
3.参数自适应
线调频小波路径追踪方法具有参数自适应的特点，能够有效应对滚动轴承振动信号中频率突变等问题，提高故障特征提取的鲁棒性和可靠性。
四、结论
综上所述，基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法具有较高的研究和应用价值。本研究将在进一步的实验和数据分析中得到进一步验证和应用。