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基于经验模态分解的旋转机械故障诊断方法研究的开题报告
一、选题背景
旋转机械是工业中常见的重要设备之一，其在生产过程中起着至关重要的作用。但是在长时间的运转中，由于各种原因，旋转机械故障时有发生。故障诊断技术的发展是解决这一问题的重要手段。目前，传统的旋转机械故障诊断方法主要是采用振动和声学信号分析技术。但是这种方法有一些局限性，比如信号受到背景杂音的干扰，信号不稳定等问题，这会影响诊断结果的精度和可靠性。
因此，本研究提出了一种基于经验模态分解的旋转机械故障诊断方法，该方法可以避免传统方法的一些缺点，提高故障诊断的精度和可靠性。
二、选题意义
旋转机械的故障诊断对于提高设备运行效率、延长设备使用寿命、降低维修成本具有重要意义。在传统方法存在局限性的情况下，基于经验模态分解的故障诊断方法可以提高诊断的精度和可靠性。这不仅可以减少设备的故障率，同时也可以提高生产效率，节约能源消耗，降低环境污染等。
三、研究目标
本研究的主要目标是开发一种基于经验模态分解的旋转机械故障诊断方法并进行实验验证。具体目标如下：
1.研究经验模态分解原理及其在旋转机械故障诊断中的应用。
2.收集旋转机械振动信号数据，并进行处理和分析。
3.采用基于经验模态分解的方法对旋转机械振动信号进行分解，得到相应的基频、倍频和故障信号等特征信号。
4.根据特征信号的规律，识别旋转机械的故障类型，并进行精确定位。
5.验证该方法的诊断精度和可靠性。
四、研究内容及方法
1.研究经验模态分解原理及其在旋转机械故障诊断中的应用。
本研究将深入探讨经验模态分解的原理，包括其基本过程、算法原理以及在信号处理中的应用。同时还将详细介绍经验模态分解在旋转机械故障诊断中的应用方法以及特点。
2.收集旋转机械振动信号数据，并进行处理和分析。
本研究将采用振动传感器等设备，对旋转机械进行实时检测，并采集信号数据。接着，对所采集的信号进行去噪、滤波等预处理操作，以提高信号的纯度和稳定性。
3.采用基于经验模态分解的方法对旋转机械振动信号进行分解，得到相应的基频、倍频和故障信号等特征信号。
本研究将基于经验模态分解原理和方法，对旋转机械振动信号进行分解，并分析所得到的特征信号。其中，基频和倍频信号可以反映旋转机械正常工作时的状态，而故障信号则可以反映旋转机械出现故障时的异常状态。此外，还可以通过选取适当的滤波和参数设置，提取出旋转机械的局部故障信号。
4.根据特征信号的规律，识别旋转机械的故障类型，并进行精确定位。
本研究将根据旋转机械特征信号的规律，识别出不同类型的故障，并进行精确定位。对于常见的旋转机械故障类型，如轴承故障、齿轮故障等，本研究将分析其特征信号，并对相应的诊断方法进行优化和改进。
5.验证该方法的诊断精度和可靠性。
本研究将采用通常的故障诊断精度评价方法，对所提出的方法进行精度和可靠性验证。例如，对采集的不同故障信号和复杂信号进行分析，评定其故障诊断精度和准确性。
五、预期成果
1.提出一种基于经验模态分解的旋转机械故障诊断方法，并进行实验验证。
2.在该方法的基础上，开发出一套可靠的旋转机械故障诊断系统，并进行优化。
3.对所提出的方法进行实际应用和推广，以提高设备的运行效率，延长设备使用寿命，降低维修成本。
六、研究计划
本研究的预计工作进度如下：
1.第一阶段（1月）：了解经验模态分解原理及其在信号处理中的应用。收集旋转机械故障诊断相关文献资料。
2.第二阶段（2-4月）：收集旋转机械振动信号数据，并进行处理和分析。熟悉经验模态分解算法，并进行思路的理清，准备编写程序。
3.第三阶段（5-8月）：采用基于经验模态分解的方法对旋转机械振动信号进行分解，识别旋转机械的故障类型，并进行精确定位。
4.第四阶段（9-10月）：验证该方法的诊断精度和可靠性。
5.第五阶段（11-12月）：撰写实验报告和论文。对研究成果进行总结和汇报。
七、参考文献
1.刘金华.基于经验模态分解的振动信号分析在齿轮箱故障诊断中的应用[J].振动、测试与诊断,2016,36(3):307-314.
2.杨顺.基于经验模态分解的旋转机械故障诊断技术研究[D].辽宁大连理工大学,2018.
3.姜英.基于经验模态分解的轴承故障诊断研究[D].华中科技大学,2013.