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基于改进经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究的开题报告
摘要：
在滚动轴承故障诊断中，经验小波变换是一种常见的信号处理方法。然而，由于传统的经验小波变换在选择基函数时具有一定的主观性和局限性，其在特定情况下可能无法对信号进行有效的特征提取和故障诊断。本文提出了改进的经验小波变换方法，利用自适应基函数选取策略，对滚动轴承信号进行特征提取和故障诊断。此外，本文还将改进经验小波变换与支持向量机（SVM）算法相结合，建立了一个完整的滚动轴承故障诊断流程。实验结果表明，所提出的方法能够在不同转速和不同载荷下，有效地诊断滚动轴承的故障。
关键词：滚动轴承；故障诊断；经验小波变换；支持向量机
1.研究背景：
滚动轴承是机械设备中不可或缺的重要部件，由于任何原因导致滚动轴承损坏会严重威胁到设备的安全和可靠运行。因此，准确和可靠的滚动轴承故障诊断一直是制造业和科研中的热门问题之一。
目前，滚动轴承故障诊断领域中广泛采用数字信号处理和机器学习技术进行信号分析和特征提取。其中，经验小波变换是一种常用的信号处理方法，通过一组自适应变换基函数对原始信号进行多分辨率分析和特征提取。但是，传统的经验小波变换存在一定的局限性，如基函数选择的主观性和固定性以及在低频信号处理上的不足。因此，为了更准确地诊断滚动轴承故障，需要对经验小波变换进行改进。
2.研究内容和方法：
本文旨在研究基于改进经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法，主要研究内容和方法如下：
（1）改进的经验小波变换方法：本文提出一种改进的经验小波变换方法，采用自适应变换基函数选取策略。具体而言，使用自适应的高斯函数代替传统的基函数，通过求解最优的自适应宽度参数来适应不同的信号。
（2）信号特征提取和故障诊断：将改进的经验小波变换用于滚动轴承信号的特征提取，并利用多种统计量（如均值、标准差等）对特征进行进一步处理。然后使用支持向量机（SVM）作为诊断器，对经过特征提取的滚动轴承信号进行故障分类和诊断。
（3）实验设计和结果分析：在标准测试平台上进行实验，测试样本包括正常工作状态和不同程度的滚动轴承故障。对实验数据进行预处理后，分别采用传统的经验小波变换和改进方法进行特征提取和故障诊断，并比较两种方法的诊断准确性和鲁棒性。
3.研究意义和创新点：
本文所提出的改进经验小波变换方法可以有效地解决传统经验小波变换在基函数选择上的局限性，并且能够适应不同信号特征。此外，结合支持向量机算法，能够对滚动轴承信号进行准确和可靠的故障诊断。本文的主要创新点如下：
（1）提出一种改进的经验小波变换方法，使其能够更准确地对滚动轴承信号进行特征提取和故障诊断；
（2）采用自适应高斯函数作为基函数，消除了传统经验小波变换的基函数选择主观性和局限性，提高了其适应性和鲁棒性；
（3）将改进的经验小波变换与支持向量机算法相结合，建立了一个完整的滚动轴承故障诊断流程；
（4）通过实验验证了所提出方法的有效性和鲁棒性，为滚动轴承故障诊断提供了一种新的解决方案。
4.计划进度：
本研究计划分为以下几个阶段：
（1）文献综述和理论研究，对滚动轴承故障诊断、经验小波变换和支持向量机算法进行深入研究，完成文献综述和基础理论的分析与概括，完成研究方案和技术路线的构建；
（2）实验设计和数据采集，建立一个标准的滚动轴承故障测试平台，采集不同转速和载荷下的正常和故障信号；
（3）信号预处理和特征提取，对采集到的信号进行预处理和滤波，利用改进的经验小波变换方法对信号进行特征提取，计算不同特征指标；
（4）故障诊断和性能评估，使用支持向量机算法对滚动轴承信号进行故障分类和诊断，并评估所提出方法的准确性和鲁棒性；
（5）结果分析和总结，对实验结果进行详细的分析和总结，对所提出的方法进行修改和完善，并提出未来的研究方向。
5.参考文献：
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