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基于陷波去噪和经验小波变换的滚动轴承故障诊断研究的开题报告
一、研究背景和意义
滚动轴承在工业生产中广泛应用，承载着各种高速、大负荷、高频的机械运转，因此轴承故障的检测和诊断是非常重要的工作。其中，基于信号处理的故障诊断方法在轴承故障诊断中应用广泛，已成为非常火热的研究方向。
本研究将运用陷波去噪算法和经验小波变换（EWT）方法，针对滚动轴承在不同工作状态下的振动信号进行去噪和特征提取，进而实现故障诊断，并对其进行实验验证。这一研究工作将有助于提高轴承故障诊断的准确性和效率，进一步推动其在实际应用中的推广和应用。
二、研究内容和方法
1.研究内容
(1)对滚动轴承在不同工况下的振动信号进行采集；
(2)运用陷波去噪算法对振动信号进行去噪处理；
(3)运用经验小波变换提取振动信号的特征；
(4)建立基于特征和机器学习模型的故障诊断模型；
(5)在实验中对所建立的故障诊断模型进行验证。
2.研究方法
(1)硬件实验：使用传感器采集不同负荷、不同运转速度下滚动轴承的振动信号，并进行预处理和陷波去噪处理；
(2)软件实验：利用Matlab等计算机工具对振动信号进行特征提取和机器学习建模，并对所建模型进行验证。
三、预期研究成果
(1)建立基于陷波去噪和经验小波变换的滚动轴承故障诊断模型，提高诊断准确率和效率；
(2)通过实验验证，验证所建立的故障诊断模型的可行性和有效性；
(3)探索一种新的滚动轴承故障诊断方法，促进故障诊断在实际应用中的推广和应用。
四、研究进度计划
1.第一阶段：对滚动轴承振动信号进行采集及预处理（2周）。
2.第二阶段：运用陷波去噪算法对振动信号进行去噪处理，并利用经验小波变换进行特征提取（4周）。
3.第三阶段：建立基于特征和机器学习模型的故障诊断模型（6周）。
4.第四阶段：进行实验验证并对模型进行评估和改进（8周）。
五、论文框架
1.绪论
2.滚动轴承故障特征分析与信号处理技术综述
3.陷波去噪算法理论分析及应用
4.经验小波变换理论概述及在轴承故障特征提取中的应用
5.建立滚动轴承故障诊断模型
6.实验数据分析与模型验证
7.结论与展望
六、参考文献
7.开题报告所提出的研究内容和设计仅供参考。在具体实践中，可能会因为实验条件有限、数据采集困难、计算机工具选用受限等原因而改进或调整研究方案。