基于振动信号分析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

齿轮作为机械设备中最为常见的传动元件之一，其运行状态直接关系到整个机械系统的安全性和可靠性。

齿轮早期故障的及时诊断是防止重大机械事故发生、降低维护成本、提高设备运行效率的关键。

本课题以齿轮早期故障诊断为研究目标，探索基于振动信号分析的有效方法，具有重要的理论价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

齿轮故障诊断技术一直是机械故障诊断领域的研究热点，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在齿轮故障诊断领域开展了大量研究，在振动信号分析方法、故障特征提取、诊断模型构建等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究主要围绕基于振动信号分析的齿轮早期故障诊断方法展开，研究内容包括齿轮振动信号特征提取、故障诊断模型构建以及实验验证等方面。

1. 主要内容

1.齿轮振动信号特征提取：针对齿轮早期故障信号微弱、易受噪声干扰的特点，研究和应用有效的信号处理方法，提取能够表征齿轮早期故障类型的特征信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值仿真和实验验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅相关文献，了解齿轮故障诊断的研究现状，掌握齿轮振动信号分析的基本理论和方法。

其次，利用matlab等仿真软件，对不同类型、不同损伤程度的齿轮振动信号进行仿真分析，研究其特征变化规律。

5. 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.提出一种基于改进信号处理方法的齿轮早期故障特征提取方法。

针对传统信号处理方法在提取齿轮早期故障特征时存在的不足，本研究将引入改进的信号处理方法，例如：基于形态学的信号分解方法、基于稀疏表示的信号分解方法等，以提高早期故障特征提取的准确性和灵敏度。

2.构建一种基于深度学习的齿轮早期故障诊断模型。

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. 程军,张西宁,杨绍彬.基于小波包-多尺度排列熵和svm的滚动轴承故障诊断[j].振动与冲击,2018,37(11):176-181.

2. 李志农,李建伟,何正嘉,等.基于vmd和pnn的滚动轴承复合故障诊断[j].振动与冲击,2019,38(16):191-199.

3. 王建康,王晓龙,侯媛彬,等.基于改进小波阈值和emd包络谱的滚动轴承故障诊断方法研究[j].振动与冲击,2020,39(06):174-180.