滑动轴承声发射信号形态滤波及分形特征提取方法的任务书.docx

滑动轴承声发射信号形态滤波及分形特征提取方法的任务书
一、选题背景和意义
滑动轴承作为工业设备中一种常用的承载件，广泛应用于重载设备、机床、航空发动机等领域，但长期运行后会产生摩擦磨损、疲劳损伤等故障，进而影响设备的可靠性和寿命。因此，滑动轴承的状态监测和故障诊断对于保证设备安全运行具有重要意义。
滑动轴承故障诊断技术目前主要基于振动信号分析，而滑动轴承振动信号通常包含多种复杂的物理现象，如机械振动、电磁噪声和流体力学等，而且还受到非线性、非平稳和随机性的影响，使得故障信号的提取和诊断变得相当困难。因此，开发有效的滑动轴承故障诊断方法具有重要的理论和实际意义。
本文以滑动轴承声发射信号为对象，提出一种声发射信号形态滤波及分形特征提取方法，旨在通过从声发射信号中提取有效特征信息来实现轴承状态监测和故障诊断。
二、任务分析
1.开展文献调研，了解滑动轴承状态监测和故障诊断相关研究领域的研究现状和进展；
2.研究滑动轴承声发射信号的物理特性和产生机制，并了解滑动轴承声发射检测技术的基本原理，了解滑动轴承声发射信号的传感器布置、信号采集、处理和分析方法；
3.对滑动轴承声发射信号进行形态滤波处理，包括提取信号的突变点、极值点等特征信息，并分析不同滤波器对信噪比、峰值等指标的影响；
4.分析滑动轴承声发射信号的分形特征，建立分形谱模型，探索分形维度指标与轴承故障类型之间的关联；
5.结合现场测试数据对该方法进行实验验证，评估其性能和适用性，提出进一步的优化措施。
三、研究内容和方法
1.滑动轴承声发射信号特性分析及形态滤波处理方法研究
通过对滑动轴承声发射信号的物理特性进行分析，初步确定滤波器类型和参数，研究不同滤波器（如高通滤波器、Kalman滤波器等）在滑动轴承声发射信号形态滤波中的应用效果和优缺点，解决非线性和噪声干扰等问题。
2.基于分形理论的声发射信号分析及特征提取
将分形理论引入滑动轴承声发射信号分析中，将信号进行分形处理，提取分形维度等特征参数，建立分形谱模型，探索其关联性，以达到故障诊断目的。
3.实验验证和分析
采用不同的滑动轴承故障试验数据对所提方法进行实验验证和分析，对滤波器性能、分形维度等关键参数进行分析和优化，评估其对滑动轴承故障监测和诊断的适用性和性能。
四、研究成果
1.提出一种声发射信号形态滤波及分形特征提取方法，解决了滑动轴承声发射信号中的非线性和噪声干扰等问题，提高了信号之间的相关性和故障特征的识别准确率；
2.通过建立分形谱模型，探究分形维度指标与滑动轴承故障类型之间的关联，为轴承故障诊断提供重要依据；
3.通过实验验证，证明所提方法在滑动轴承状态监测和故障诊断方面具有较好的性能和适用性。
五、预期结果
本研究的预期结果包括以下几方面：
1.针对滑动轴承声发射信号非线性、非平稳和随机性等特点，提出一种有效的形态滤波和分形特征提取方法，将信号中的故障信息最大化提取出来，提高了故障诊断的准确性和可靠性；
2.通过对分形维度指标和轴承故障类型之间的关联性进行实验探究，为诊断轴承基于声发射信号的故障提供了新的可行途径和研究思路；
3.对所提出的方法进行实验验证和分析，为滑动轴承状态监测和故障诊断提供了可行的技术手段和方法。