改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用的任务书.docx

改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用的任务书
一、任务背景
纸机是一个复杂的机电一体化设备，其正常运行对纸张质量和工业生产过程的稳定性有很大的影响。作为纸机内重要的轴承部件，滚动轴承的工作状态会直接影响纸机的运行状态。因此，及时、准确地检测和诊断滚动轴承的运行状态十分关键。
滚动轴承故障诊断信号预处理是滚动轴承故障诊断的重要环节。在预处理中，滚动轴承的运行状态信号需要进行去噪处理，以便更好地提取有效的故障特征信号。当前，小波阈值去噪算法被广泛应用于信号去噪处理中。然而，常规的小波阈值去噪算法在滚动轴承运行状态信号预处理中存在局限性。为了解决这个问题，需要对现有的小波阈值去噪算法进行改进，提高其在滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用效果。
二、任务目标
本次任务的主要目标包括：
1.了解滚动轴承的故障诊断原理和滚动轴承运行状态信号预处理的基本方法；
2.了解小波阈值去噪算法的原理、特点及其在信号处理中的具体应用；
3.对当前常规小波阈值去噪算法进行分析，找出其在滚动轴承运行状态信号预处理中的局限性；
4.针对常规小波阈值去噪算法存在的局限性，提出改进的小波阈值去噪算法，并进行验证；
5.将改进的小波阈值去噪算法应用于滚动轴承故障诊断信号预处理中，评估其去噪效果和提取故障特征信号的效果。
三、任务内容
1.文献调研
通过查阅相关文献和资料，了解滚动轴承的故障诊断原理和滚动轴承运行状态信号预处理的基本方法，了解小波阈值去噪算法的原理、特点及其在信号处理中的具体应用。
2.常规小波阈值去噪算法分析
对当前常规小波阈值去噪算法进行详细分析和总结，并找出其在滚动轴承运行状态信号预处理中的局限性。
3.改进的小波阈值去噪算法设计和验证
针对常规小波阈值去噪算法存在的局限性，提出改进的小波阈值去噪算法，并通过实验证明改进算法的优越性。
4.改进算法在滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用
将改进的小波阈值去噪算法应用于滚动轴承故障诊断信号预处理中，评估其去噪效果和提取故障特征信号的效果，分析比较改进算法与常规算法在滚动轴承故障诊断信号预处理中的优缺点。
四、任务要求
1.认真阅读相关文献和资料，深入了解滚动轴承故障诊断和小波阈值去噪算法的原理、特点和应用；
2.对当前常规小波阈值去噪算法进行深入分析，找出其在滚动轴承运行状态信号预处理中的局限性；
3.提出改进的小波阈值去噪算法，并进行验证，证明其在滚动轴承故障诊断信号预处理中的优越性；
4.将改进算法应用于滚动轴承故障诊断信号预处理中，评估其效果，并分析比较其与常规算法的优缺点；
5.完成实验报告和演示材料，并以论文的形式撰写研究成果。
五、参考文献
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