基于双树复小波变换的机械设备故障诊断的研究和应用的任务书.docx

基于双树复小波变换的机械设备故障诊断的研究和应用的任务书
任务书
一、任务背景
机械设备的故障对生产和安全都会有严重的影响，因此，机械设备故障诊断是制造业中非常重要的一个问题。电机振动信号是机械设备故障诊断中常用的信号，对其进行有效处理和分析能够获得有价值的故障诊断信息。
二、任务描述
本次任务的目的是研究基于双树复小波变换（Dual-treecomplexwavelettransform，DT-CWT）的机械设备故障诊断方法，并将其应用于实际电机振动信号的故障诊断。具体任务包括以下方面：
1.将DT-CWT用于电机振动信号处理，并与其他常见的小波变换方法进行比较，选择适合机械设备故障诊断的最佳小波变换方法；
2.根据电机振动信号的特点和故障特征，提取有效的故障特征参数；
3.建立电机故障判别模型，评估故障诊断方法的准确性和可靠性；
4.对实际工程中的电机振动信号进行数据采集和分析，验证所提出的故障诊断方法的实用性和可行性；
三、任务要求
1.具有机械或电气相关专业的硕士或博士学历，熟悉机械设备故障诊断的基本理论和方法；
2.熟悉小波变换及其在信号处理中的应用，对DT-CWT有一定研究经验；
3.具备良好的编程能力，熟悉MATLAB等相关编程语言，能够进行数据处理和分析；
4.具有较好的英语阅读和写作能力，能够阅读并撰写相关领域的英文文献；
5.注重团队合作，愿意和其他研究人员协同工作，共同完成研究任务；
6.能够对研究成果进行系统总结和整理，撰写高质量的学术论文，并主动参与学术会议或研讨会等相关活动。
四、研究进度
研究进度将按照以下时间节点安排：
第一阶段：文献调研和理论分析，时间为1个月。
第二阶段：电机振动信号采集和预处理，时间为2个月。
第三阶段：设计和实现DT-CWT方法，并提取有效的故障特征参数，时间为3个月。
第四阶段：建立电机故障判别模型，并对其进行评估和验证，时间为2个月。
第五阶段：撰写学术论文，参加学术会议和研讨会等相关活动，时间为1个月。
五、经费预算
本次任务的经费预算为30万元，其中包括课题组人员的工资、科研经费、材料费、出差费等。
六、任务执行机构
本次任务由我方学院机械与控制工程系承担，具体研究人员根据报名情况确定。
七、任务成果要求
1.一篇发表在国内外知名学术期刊或会议上关于该研究课题的论文；
2.一份详细的研究报告，包括研究过程、实验结果和分析结论等；
3.一套基于DT-CWT的机械设备故障诊断软件，具备实用性和可拓展性；
4.一份综述性的研究进展报告，详细介绍该课题相关领域的国内外研究进展和发展趋势。