图谱域多指标融合滚动轴承性能退化评估技术研究的任务书.docx

图谱域多指标融合滚动轴承性能退化评估技术研究的任务书
一、研究背景和意义
滚动轴承是广泛应用于机械设备中的重要元件，其性能退化对设备的正常运行和寿命产生严重影响。因此，滚动轴承的性能退化评估已成为轴承健康状态监测与故障诊断领域内的研究热点问题之一。针对滚动轴承的性能退化评估问题，目前国内外学者主要采用了振动信号分析、温度信号分析、油液污染分析等多种方法，但这些方法常常受制于特定的监测环境条件和数据质量，无法做到全面、准确地评估滚动轴承的性能。
因此，为了解决这一问题，研究图谱域多指标融合滚动轴承性能退化评估技术具有重要的现实意义。该技术可通过综合多种信号参数，实现对滚动轴承性能退化的全方位、准确评估，并为轴承的维护管理提供有效的支持。
二、研究内容和方法
1.研究内容
(1)建立图谱域多指标融合的滚动轴承退化评估模型。通过将多种信号参数结合起来，建立综合反映滚动轴承性能变化的评估模型，以达到全方位、准确评估的目的。
(2)分析滚动轴承关键信号参数的提取方法。对振动信号、温度信号、油液污染等多种信号参数的提取方法进行研究，以建立科学、可靠的滚动轴承信号参数提取方法。
(3)设计实验方案进行数据采集和验证。通过实验采集滚动轴承的多种信号参数，并通过建立的评估模型进行评估，以验证评估模型的准确性和可靠性。
(4)提出针对滚动轴承性能退化提前预警的方法。通过对评估结果进行分析和处理，提出具有实际应用价值的滚动轴承性能退化提前预警方法。
2.研究方法
(1)信号处理算法方法。应用小波分析、时频分析及频谱分析等多种信号处理算法，提取多种信号参数，并对提取的信号参数进行归一化和加权处理。
(2)机器学习算法方法。利用支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等机器学习算法，建立基于多指标融合的滚动轴承退化评估模型。
(3)实验数据采集和评估方案设计。在实验室中构建滚动轴承模拟实验台架，采集振动信号、温度信号、油液污染等多种信号参数，并设计相应的实验数据评估方案。
三、预期成果
(1)建立图谱域多指标融合的滚动轴承退化评估模型，具备推广应用价值。
(2)制定针对滚动轴承性能退化提前预警的方法，具有实际应用意义。
(3)提出具有科学性、可靠性的滚动轴承信号参数提取方法，对于提高评估准确性具有积极作用。
(4)验证评估模型的准确性和可靠性，为该领域后续的开发、研究提供理论基础和实验依据。
四、研究进度计划
第一年：
(1)收集和整理滚动轴承性能退化评估相关的国内外研究文献，对现有的方法进行分析和总结。
(2)建立图谱域多指标融合的滚动轴承退化评估模型，并在实验室中构建滚动轴承模拟实验台架。
第二年：
(1)设计滚动轴承信号参数提取方法，实验采集振动信号、温度信号、油液污染等多种信号参数。
(2)通过实验及数据处理，验证滚动轴承性能退化评估模型的准确性和可靠性。
第三年：
(1)提出针对滚动轴承性能退化提前预警的方法，对评估结果进行分析和处理。
(2)总结论文，并编写并撰写毕业论文。
五、研究经费和基础条件
本研究项目需在机械实验室、信号处理实验室中进行，需要购买相应的信号采集器、检测设备等实验仪器，预计经费10万元。本研究申请人已具有相关背景知识和实验技能，实验室和仪器设备可为其提供支持。