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基于小波变换的机械轴承磨损故障特征提取方法研究的开题报告
一、课题背景
机械轴承作为机械装置的重要部件，其工作稳定性对设备的正常运行至关重要。在长期的使用过程中，轴承很容易出现损坏或磨损，造成设备的故障，严重影响生产进程的稳定性和运行效率。因此，提高轴承故障检测的准确性和及时性，对于提高设备的可靠性和降低维修成本具有重要意义。
目前，常用的轴承故障检测方法主要基于振动、噪声、温度、压力等传感器采集到的信号，但这些方法存在着检测准确性低、噪声干扰多、对采集设备和距离要求高等缺点，不能满足工业应用的需求。因此，基于小波变换的轴承故障检测方法逐渐被工程界所关注。
二、研究目的
本研究旨在探索基于小波变换的机械轴承磨损故障特征提取方法，通过对轴承运行电流信号进行小波分解和重构处理，寻找早期磨损状态下的频谱分量和振幅变化，实现轴承磨损故障的精确检测和诊断。
三、研究内容
1.机械轴承的工作原理和机械磨损故障的表现形式的分析；
2.基于小波变换的特征提取方法的理论分析和研究，探究小波变换在轴承故障检测中的应用；
3.小波分解和重构算法的设计和实现，包括小波系数的计算方法、小波滤波器的设计、阈值选取算法等；
4.利用实验数据进行算法验证和评估，对比不同特征提取方法的优缺点，分析提出的方法在轴承故障检测中的应用效果。
四、研究意义与价值
1.基于小波变换的轴承故障检测方法具有很高的准确性和稳定性，可提高设备的可靠性和运行效率。
2.研究成果可为机械轴承的预测性维修和故障诊断提供技术支持和理论依据，降低设备维修成本。
3.本研究的成果可推广至其他领域的故障检测和诊断，具有广泛的应用前景。
五、研究方法
本研究采用实验数据和模拟数据相结合的方法，通过实际轴承运行电流信号和MATLAB仿真数据的对比验证，考察基于小波变换的轴承磨损故障特征提取方法的可行性和有效性。具体的研究方法包括以下几个步骤：
1.收集实验数据：在实验台架上安装相应的传感器，对机械轴承的运行状态进行实时监测，获取轴承运行电流信号。
2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、去噪等预处理，消除其它因素对轴承信号的干扰。
3.小波变换：利用小波分析方法对预处理后的轴承信号进行小波分解。
4.特征提取：根据信号的频谱分量和振幅变化，提取轴承磨损故障的特征信息。
5.效果验证：将提取出的特征信息进行分析和评估，与实际轴承磨损故障情况进行比较验证，得出小波分析方法在机械轴承故障检测中的应用效果。
六、预期成果
1.基于小波变换的机械轴承磨损故障特征提取方法的研究。
2.通过实验数据对方法的有效性进行验证，分析其应用效果。
3.报告撰写。
七、参考文献
1.王文泉，朱虎.机械轴承的故障检测方法研究[J].第四届现代设计与制造工程学术会议,2012.
2.顾骏,段旭.基于小波变换的轴承故障检测方法研究[J].机械工程与自动化,2019.
3.陈震.基于小波变换的信号特征提取及其应用研究[J].电子科技大学学报,2015.