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基于多尺度融合离散熵的齿轮故障诊断方法研究的开题报告
一、研究背景
随着机械装备的普及和发展，齿轮在各种工业设备中被广泛应用。然而，由于齿轮工作环境严苛，承受大量载荷和摩擦力等因素，导致齿轮存在着一定的故障和损耗，严重影响工业生产效率和安全性。
因此，在齿轮运行过程中，故障诊断具有重要的实际意义。常见的齿轮故障诊断方法有振动信号分析、声波信号分析、电流信号分析等。在这些方法中，基于振动信号分析的方法因为不接触和实时性好，得到了广泛应用。
然而，振动信号包含了大量的高频噪声，应用传统傅里叶变换分析存在着一定的局限性。为了解决这个问题，目前在齿轮故障诊断中已经涌现出了基于非线性信号处理的方法，如小波包变换、小波分析、自适应谐波消除等。然而，这些方法都存在着复杂计算和模型构建难度等问题。
因此，本研究将采用基于多尺度融合离散熵的方法来诊断齿轮故障，通过对多种尺度下离散熵的融合，实现齿轮故障诊断的精准化和智能化。
二、研究内容
1.基于多尺度融合离散熵的齿轮故障诊断方法
本研究将采用多尺度分析的方法，先用小波分解将振动信号分解到多个尺度上，通过计算每个尺度下的离散熵，得出相应的故障特征参数。然后，将多个特征参数融合在一起，得到综合特征参数，用于齿轮故障诊断。
2.算法实现与测试
本研究将实现基于多尺度融合离散熵的齿轮故障诊断算法，并在实际数据集上进行测试，验证该方法对齿轮故障的诊断准确率和精度。
三、研究意义
本研究提出了一种基于多尺度融合离散熵的齿轮故障诊断方法，与传统方法相比具有如下的优点：
1.通过多尺度分析，降低了高频噪声的干扰，提高了故障诊断的准确性。
2.采用离散熵计算，不需要进行复杂的模型构建和计算，降低了计算复杂度。
3.通过多个尺度下特征参数的融合，提高了故障诊断的智能化程度。
因此，本研究对于提高齿轮故障诊断的准确性和智能化水平，具有重要的学术和实际意义。