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基于小波变换与经验模态分解的电机转子振动信号处理方法的研究的任务书
任务书
一、研究背景
电机作为现代工业中最常用的驱动设备，其运行状态的稳定性直接关系到生产过程的正常进行。随着电机使用时间的增长以及外部因素的影响，电机的转子振动信号会出现较大的异常，导致电机性能下降，甚至停机维修。因此，电机转子振动信号的处理及故障诊断技术研究具有重要的意义。
传统的电机转子振动信号处理方法采用频域分析、滤波处理等等方式，但是这些方法在处理非稳态信号时存在一定缺陷。因此，基于小波变换和经验模态分解的电机转子振动信号处理方法就应运而生。这类方法能够提取非稳态信号中的特征，具有更好的分析能力，被广泛应用于电机转子振动信号处理及故障诊断中。
二、研究内容
1.分析小波变换和经验模态分解的理论基础和相关算法，并结合电机转子振动信号的特点，探讨如何将这些方法应用于电机转子振动信号的处理。
2.基于MATLAB等工具编程实现基于小波变换和经验模态分解的电机转子振动信号处理方法，并对数据进行预处理、特征提取、特征选择、模型构建等步骤。
3.对不同工况下的电机转子振动信号进行处理，分析处理后得到的特征，探究不同工况下振动信号的变化规律和异常综合特征。
4.针对振动信号异常及故障的识别，采用支持向量机、决策树等经典机器学习算法构建诊断模型，进行异常诊断和分类。
三、研究意义
1.小波变换和经验模态分解等方法能够更好地提取非稳态信号的特征，基于这些方法的电机转子振动信号处理方法有望提高故障诊断的准确性和效率。
2.本研究可为电机制造厂商提供更加有效的电机状态监测方案和故障预警手段，有利于降低电机故障率、提高设备生产效率。
3.该研究可为相关领域的学术研究提供一定的借鉴和参考，推进相关领域技术的发展。
四、研究流程
1.文献调研和理论分析：调研小波变换和经验模态分解等方法的理论基础和相关研究，确定本研究所采用的方法和算法。
2.数据预处理和特征提取：根据电机转子振动信号的特点，对原始数据进行去噪、降采样等预处理，并提取转子振动信号中的特征。
3.特征选择和建模：根据数据集的特点，选择合适的特征，并使用机器学习算法构建诊断模型。
4.模型评估和优化：对构建的模型进行交叉验证和评估，并进行优化，提高模型性能。
五、研究目标
1.研究小波变换和经验模态分解在电机转子振动信号处理中的应用，探究使用该方法进行特征提取和异常诊断的效果。
2.基于所建立的模型，对电机转子振动信号进行分类识别，实现对不同故障类型的准确诊断。
3.提出一种基于小波变换和经验模态分解的电机转子振动信号处理流程，建立可靠的故障诊断平台，为电机制造行业提供参考和借鉴。
六、研究预期成果
1.提出基于小波变换和经验模态分解的电机转子振动信号处理方法，实现对原始信号的特征提取，为电机故障诊断提供有效手段。
2.建立针对电机转子振动信号处理的模型，实现对电机故障特征的识别和诊断，提升故障诊断的准确性和效率。
3.提供完善的数据集和分析结果，为电机制造行业提供可靠的故障诊断平台。
七、研究计划
时间安排：
第一年：完成文献调研、理论分析和数据预处理等工作，并进行初步特征提取和模型建立。
第二年：根据初步研究结果，对特征提取和模型建立进行优化，建立基于小波变换和经验模态分解的电机转子振动信号处理流程。
第三年：进行模型训练和评估，并通过实验验证模型的有效性和准确性。
研究成果：
1.研究论文1篇；
2.参加国内外学术会议和交流，展示研究成果；
3.发布相关技术文章和公开课程，推广该方法在电机转子振动信号处理中的应用。