基于EEMD与CNN的滚动轴承故障诊断方法研究的开题报告.docx

基于EEMD与CNN的滚动轴承故障诊断方法研究的开题报告
摘要：
机械设备故障诊断一直是机械制造领域的研究重点，其中滚动轴承故障的检测具有重要的意义。本文提出了一种基于EEMD与CNN的滚动轴承故障诊断方法，该方法包括数据预处理、EEMD分解、特征提取和故障分类，其中EEMD的分解被用于提取信号的本征模式和时频特征，CNN被用于故障分类。通过仿真实验和实际测试，我们验证了本方法的有效性，证明了其能够更准确、更可靠地识别滚动轴承故障。
关键词：EEMD；CNN；滚动轴承故障；特征提取；故障分类
一、研究背景
滚动轴承是机械传动中最常见的部件之一，而滚动轴承的故障将对传动系统的正常运行产生严重影响。因此，滚动轴承故障的及时检测和诊断一直是工程技术领域关注的焦点。滚动轴承故障最常见的类型包括内、外环剥落、滚动体裂纹、保持架断裂等。因此，在机械设备中，滚动轴承故障检测的研究具有十分重要的意义。
针对滚动轴承故障检测问题，学者们提出了很多方法，例如振动分析法、声学分析法、图像分析法、信号处理法等。其中，信号处理法因为其具有良好的可处理性和丰富的特征提取方式，成为了滚动轴承故障检测领域中最常见和重要的方法。近年来，随着深度学习技术的不断发展，许多学者尝试将其应用于滚动轴承故障检测领域。
目前，大多数基于深度学习的滚动轴承故障检测方法采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类，其中输入数据通常是时域或时频域信号。但是，由于机械振动信号的非线性、非平稳性和复杂性等问题，使得信号的特征提取变得比较困难。因此，研究者们需要寻找更好的信号处理方法以提高故障检测的准确性。
二、研究内容
本文提出了一种基于EEMD与CNN的滚动轴承故障诊断方法。该方法包括数据预处理、EEMD分解、特征提取和故障分类。
1.数据预处理
数据预处理包括了采样、滤波和归一化。在采样过程中，通常使用加速度计或振动传感器来获取振动信号。在滤波过程中，滤除了噪声和高频干扰信号。在归一化之后，数据集符合输入特征的要求。
2.EEMD分解
在本方法中采用了EEMD分解来提取滚动轴承振动信号的特征信息。EEMD分解能够将信号分解成多个本征模态函数（IMF），从而得到信号的时域和频域特征。这种方法能够解决传统EMD方法因为固有模态函数（IMF）数目不确定会产生很多局域极值问题，从而提高了信号的特征提取能力和准确度。
3.特征提取
经过EEMD分解之后，我们可以得到多个本征模态函数（IMF），然后从这些IMF中提取时频特征。本文选择对每个IMF计算能量、峰值因子、脉冲因子、方差和均值等特征，可以将这些特征向量组合成一个特征矩阵。
4.故障分类
特征提取完毕后，本文采用了卷积神经网络（CNN）对特征进行分类。在本方法中，我们采用了一个简单的CNN结构，包括卷积层、池化层和全连接层。通过训练数据，CNN可以自动学习特征并进行滚动轴承故障分类。
三、研究意义
本研究提出了一种基于EEMD与CNN的滚动轴承故障诊断方法，该方法能够将信号分解成多个IMF并提取时频特征，从而提高了滚动轴承故障的诊断准确性。本方法所采用的CNN结构简单，易于操作，并且具有足够的分类能力。本研究可以帮助机械制造领域的工程师和技术人员更好地诊断滚动轴承故障，以确保传动系统的正常运行，同时可以为模式识别领域提供一种新的思路。
四、研究展望
本研究基于EEMD与CNN的滚动轴承故障诊断的方法可以进一步扩展，例如改进CNN的结构，引入RNN等深度学习模型进行特征提取和故障分类；探索更好的信号分解算法，例如VMD、SA等方法，以提高信号分解的精度和效率；结合多种方法进行故障检测，例如使用声音信号、图像信号等信息辅助滚动轴承的故障诊断，进一步提高系统的可靠性和健壮性。