基于经验模态分解技术的齿轮早期故障诊断研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义
齿轮作为机械传动系统中最为关键的部件之一，其工作状态直接影响着整个机械系统的性能和可靠性。

齿轮的早期故障往往会导致机械设备的效率下降、运行成本增加甚至发生安全事故。

因此，对齿轮早期故障进行及时有效的诊断显得尤为重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机械设备故障诊断技术的发展，齿轮早期故障诊断的研究越来越受到重视。

国内外学者在齿轮故障诊断领域取得了丰硕成果，主要研究方向包括：基于振动信号的故障诊断、基于声发射信号的故障诊断、基于电流信号的故障诊断等。

其中，基于振动信号的故障诊断因其易于获取、信息丰富等优点而成为研究的主流方向。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容及写作提纲
3.1主要内容
本研究的主要内容包括：
1.基于emd技术的齿轮早期故障特征提取方法的研究：分析不同类型的齿轮早期故障在振动信号中的表现形式，研究emd技术对齿轮振动信号的分解能力，并提出一种能够有效提取齿轮早期故障特征的emd方法。

2.基于emd技术的齿轮早期故障特征识别和分类方法的研究：结合emd技术提取的特征参数，研究不同类型齿轮早期故障特征的差异性，并建立一个能够识别和分类齿轮早期故障的特征识别和分类模型。

3.基于emd技术的齿轮早期故障诊断模型的构建和实验验证：构建一个基于emd技术的齿轮早期故障诊断模型，并通过实验验证该模型的诊断精度和可靠性，分析其在实际应用中的可行性和有效性。

4. 研究的方法与步骤

#研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行研究：
1.数据采集：利用实验平台采集不同工况下齿轮的振动信号数据，并对数据进行预处理，去除噪声和干扰信号，以保证数据的可靠性。

2.特征提取：利用emd技术对齿轮振动信号进行分解，并提取不同频率的imf，分析imf的能量特征、频率特征等参数，提取能够反映齿轮早期故障的特征参数。

3.特征识别和分类：基于emd技术提取的特征参数，研究不同类型齿轮早期故障特征的差异性，并建立一个能够识别和分类齿轮早期故障的特征识别和分类模型。

5. 研究的创新点

#研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于emd技术的齿轮早期故障特征提取方法：该方法能够有效地将齿轮振动信号分解为不同频率的imf，并提取能够反映齿轮早期故障的特征参数，提高了故障诊断的准确性。

2.构建了一个基于emd技术的齿轮早期故障诊断模型：该模型能够识别和分类齿轮早期故障，并实现对故障的预警，提高了齿轮故障诊断的效率和可靠性。

3.对emd技术在齿轮早期故障诊断中的应用进行了深入研究：本研究分析了emd技术的优势和局限性，并探索了emd技术在齿轮早期故障诊断中的应用方法，为emd技术在该领域的应用提供了理论基础和实践参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘峰, 孙志强, 王鹏, 等. 基于 emd 和 bp 神经网络的滚动轴承故障诊断研究[j]. 机械工程学报, 2021, 57(18): 136-144.

[2] 王金波, 张立军, 韩建军, 等. 基于 emd 和支持向量机方法的齿轮箱故障诊断研究[j]. 机械工程学报, 2019, 55(23): 143-150.

[3] 李鹏, 陈志华, 王志强, 等. 基于 emd 和 cnn 的齿轮箱故障诊断研究[j]. 振动与冲击, 2020, 39(20): 23-29.