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基于EMD和小波包的轴承故障特征提取方法研究的中期报告
本研究旨在基于经验模态分解（EMD）和小波包变换（WPT）相结合的方法，提取轴承故障的振动信号特征。本报告主要阐述了研究背景、研究目的和研究方法。
一、研究背景
轴承是旋转机械中最重要的机械零部件之一，它的运行状态是旋转机械故障检测和维修的重要基础。轴承的故障会引起整个旋转机械的故障，给生产带来不必要的经济损失和安全隐患。因此，轴承的故障检测技术一直是工程领域的研究热点。
振动信号分析是轴承故障检测的重要手段。传统的振动信号分析方法主要是基于频域分析，如快速傅里叶变换（FFT）等。但是，频域分析只能提供信号的频谱信息，不能提供时域信号的局部特征。为了更加全面地了解信号的特征，研究者们开始尝试采用时域分析方法，如小波分析、EMD等。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于EMD和小波包变换相结合的轴承故障振动信号特征提取方法，实现对轴承故障的快速、准确检测。
三、研究方法
基于EMD和小波包的轴承故障特征提取方法包括以下步骤：
（1）将采集的轴承振动信号进行预处理，包括去除直流分量、降噪等。
（2）将预处理后的信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数（IMF）。
（3）对每个IMF进行小波包变换，得到各个频带下的能量。
（4）选择具有代表性的频带，提取频带下的振动信号特征，如振动振幅、能量等。
（5）利用特征向量表示轴承的状态，通过判断特征向量的变化，诊断轴承故障。
本研究目前处于中期阶段，已完成了信号预处理、EMD分解和小波包变换等步骤。下一步将进行频带选择和特征提取，进一步完善方法的性能和实用性。