基于谐波小波和加速包络的城轨列车轴承故障诊断研究的任务书.docx

基于谐波小波和加速包络的城轨列车轴承故障诊断研究的任务书
任务书
任务题目：基于谐波小波和加速包络的城轨列车轴承故障诊断研究
任务简介：
城轨列车的轴承是其重要的组成部分，轴承的状态直接影响着列车的运行安全和乘客的舒适度。因此，及时准确判断轴承的运行状态、检测轴承的故障，对保证城轨列车的高效稳定运行具有十分重要的意义。
本研究旨在探究基于谐波小波和加速包络的城轨列车轴承故障诊断技术。通过采集城轨列车轴承的运行数据，分析轴承运行状态的特征，利用谐波小波对原始信号进行分解，并通过分析信号的频域和时域特征来确定轴承的运行状态。同时，采用加速包络技术，结合传统的滤波技术，对轴承信号进行分析，确定轴承故障类型和严重程度。
本研究的研究内容包括：对城轨列车轴承故障诊断技术的相关知识进行综述和了解，建立轴承运行的模型，采集城轨列车轴承的运行数据，分析信号的谐波小波特征和加速包络特征，确定轴承的运行状态和故障类型，评估诊断结果的准确性和实用性，并提出改进方案。
任务目标：
本研究的目标是探究基于谐波小波和加速包络的城轨列车轴承故障诊断技术，提高轴承故障诊断的准确性和实用性，为轴承故障诊断提供可行性方案。
任务内容：
1.对城轨列车轴承故障诊断技术的基本原理和研究现状进行了解和综述；
2.建立城轨列车轴承运行的模型，分析并采集城轨列车轴承的运行数据；
3.采用谐波小波分析技术，对城轨列车轴承运行信号进行分解和分析，确定轴承运行状态；
4.采用加速包络技术和传统的滤波技术对轴承信号进行特征提取和分析，确定轴承故障类型和严重程度；
5.评估轴承故障诊断结果的准确性和实用性，并提出改进方案；
6.撰写学术论文并进行学术报告。
任务要求：
1.熟练掌握信号处理、数学建模和机械制造等相关学科知识；
2.具备城轨列车轴承故障诊断知识和相关技能；
3.独立完成城轨列车轴承故障诊断研究，具备较强的数据分析和实验能力；
4.精通Matlab等数据分析软件及相关研究工具；
5.良好的科研素养，具有团队合作精神和创新思维，具备良好的沟通和表达能力；
6.熟练掌握学术论文写作规范，能够撰写学术论文并进行学术报告。
任务周期：
本研究的任务周期为6个月，具体时间安排如下：
第1-2个月：研究城轨列车轴承故障诊断技术的相关知识、建立轴承运行的模型，采集城轨列车轴承的运行数据。
第3-4个月：采用谐波小波分析技术，对城轨列车轴承运行信号进行分解和分析，确定轴承运行状态。
第5-6个月：采用加速包络技术和传统的滤波技术对轴承信号进行特征提取和分析，确定轴承故障类型和严重程度；评估轴承故障诊断结果的准确性和实用性，并提出改进方案；撰写论文并进行学术报告。
参考文献：
1.高宏霞,代文胜,范根生.基于小波和神经网络的轴承故障诊断研究[J].振动工程学报,2013(02):253-261.
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5.黄骏,胡尚荣,洪公敏.基于K-PCA和GMM的轴承故障诊断[J].机械科学与技术,2014(04):514-518.