基于静电监测的滚动轴承性能退化评估及预测方法研究的开题报告.docx

基于静电监测的滚动轴承性能退化评估及预测方法研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
滚动轴承广泛应用于各行业，如机械、电力、航空、汽车等领域，其运行稳定与否直接关系到设备的性能和寿命，因此轴承的故障诊断一直是轴承研究的重点。目前常用的故障诊断方法包括振动信号分析、声音检测、温度监测等方法。随着科技的不断进步，静电监测作为一种新兴的轴承监测方法逐渐受到关注。
静电监测是指通过采集滚动轴承内部静电信号来判断轴承的健康状态。通过对静电信号的分析和判断，可以检测出轴承的故障及其发生的位置。静电信号的强度和分布信息可以反映出轴承的位置、运行速度以及故障的类型。因此，静电监测可以快速、准确地检测出轴承的性能退化情况，减少轴承的故障率和维修成本。
随着大数据技术的兴起，越来越多的监测数据可以被采集和分析，“大数据+静电监测”的技术框架可以更好地帮助实现轨道装备的智能化控制，提高设备稳定性和可靠性。因此，研究基于静电监测的滚动轴承性能退化评估及预测方法具有重要的理论和实践意义。
二、研究目标和内容
本研究旨在开发一种基于静电监测的滚动轴承性能退化评估及预测方法，主要包括以下内容：
1.研究静电信号特征提取方法，建立合适的特征集，提高轴承的检测和分类准确性；
2.构建基于机器学习算法的轴承性能退化预测模型，包括传统的支持向量机、神经网络及深度学习等方法，分析和比较不同方法的优缺点；
3.进行实验验证和数据分析，评估本方法的性能和准确性，并探索如何在实际工程应用中更好地利用本方法。
三、研究方法
本研究将采用以下研究方法：
1.了解和研究静电信号特征提取方法，包括时域分析、频域分析、小波变换等方法；
2.建立基于机器学习算法的滚动轴承性能退化预测模型，包括传统的支持向量机、神经网络及深度学习等方法；
3.采集滚动轴承的静电信号和振动信号数据，对轴承的性能进行分类、评估和预测；
4.对实验结果进行数据统计和分析，评估研究方法的精度和效果。
四、预期结果
本研究预期实现以下结果：
1.提出一种基于静电监测的滚动轴承性能退化评估及预测方法，并建立相应的模型；
2.探讨和分析不同的特征提取方法和机器学习算法，在性能评估和预测中的优劣；
3.实验验证和数据分析，评估本方法的性能和准确性，探索如何实现工程应用。
五、进度安排
本研究将按照以下进度安排：
1.第一年：调研静电监测技术和相关较为成熟的轴承故障诊断方法并开发静电信号特征提取方法；
2.第二年：建立基于机器学习算法的轴承性能退化预测模型，并进行初步的实验验证；
3.第三年：进行优化和改进，在更多的实验验证数据上对模型进行实验验证和评估。
六、参考文献
[1]Bassiouny,R.,Sharma,D.,&Irwin,P.(2011).Areviewoffaultdetectionanddiagnosisforbearingsandgears.JournalofMechanicalEngineeringScience,225(11),2449-2470.
[2]Aoues,M.,Fnaiech,F.,Zerhouni,N.,&Fourati,N.(2016).Conditionmonitoringofbearingsusingelectricaldischargecurrentcharacterization.Measurement,83,94-100.
[3]Uddin,M.,&Khondoker,M.R.(2012).Areviewofcurrentconditionmonitoringtechniquesforbearings.TribologyInternational,50,135-145.