基于信号共振稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法研究的中期报告.docx

基于信号共振稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法研究的中期报告
本研究旨在探讨一种基于信号共振稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法。本中期报告主要包括以下内容：
一、研究背景和意义
随着工业自动化的不断发展，齿轮箱已经成为重要的机械传动装置。然而，由于其复杂的结构和严酷的工作环境，齿轮箱经常会发生故障，给生产带来严重影响。因此，研究一种有效的齿轮箱故障诊断方法，对于保障生产安全和提高设备利用率具有重要意义。
二、研究内容和方法
本研究采用信号共振稀疏分解方法，通过将原始信号分解为多个稀疏的共振模式，来识别齿轮箱的故障特征。具体的研究步骤包括：
1.采集齿轮箱运行时的振动信号和声音信号。
2.利用小波包分解将原始信号分解为多个频带，选取主要频带。
3.对所选主要频带信号进行信号共振稀疏分解，得到多个共振稀疏模式。
4.提取每个共振稀疏模式的统计特征值，作为诊断特征。
5.通过支持向量机等机器学习方法对诊断特征进行分类，得到故障诊断结果。
三、预期成果
通过对实验数据的分析和处理，本研究预计得到以下成果：
1.建立一种基于信号共振稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法。
2.确定适宜的小波包分解参数和信号共振稀疏分解参数。
3.提取出可靠的齿轮箱故障特征，建立故障分类模型。
四、研究进展和计划
截至目前，我们已经完成了齿轮箱振动信号和声音信号的采集工作，并对采集到的数据进行了初步的处理和分析，初步确定了小波包分解参数和信号共振稀疏分解参数。下一步的工作计划是对信号进行共振稀疏分解，并提取出故障特征，建立故障分类模型，并对模型进行评估和优化。