小波分析及在軸承故障診斷中的應用【開題報告】

1、畢業(yè)設計開題報告畢業(yè)設計開題報告電氣工程與自動化電氣工程與自動化小波分析及在軸承故障診斷中的應用小波分析及在軸承故障診斷中的應用1、選題的背景與意義小波分析（WaveletAnalysis)或多分辨分析（MultiresolutionAnalysis)是傅里葉分析發(fā)展史上里程碑式的進展，近年來在法、美、英等國家稱為眾多學科共同關注的熱點。它被堪稱是調(diào)和分析這一數(shù)學領域半個世紀以來工作的結晶。而小波變換的概念是1984年法國地球物理學家J

2、.Mlet在分析出地球物理勘探資料時提出來的。小波變換的數(shù)學基礎是19世紀的傅里葉變換，其后理論物理學家A.Grossman采用平移和伸縮不變性建立了小波變換的理論體系。1985年，法國數(shù)學家Y.Meyer第一個構造出具有一定摔減性的光滑小波。1988年，比利時數(shù)學家L.Daubechies證明了緊支撐正交標準小波基的存在性，使得離散小波分析成為可能。1989年S.Mallat提出了多分辨率分析概念，同意了在此之前的各種構造小波的方法，

3、特別是提出了二進小波變換的快速算法，使得小波變換完全走向實用性。小波分析是一種全新的信號的時間—尺度分析方法，它繼承了傅里葉分析用簡諧函數(shù)作為基函數(shù)來逼近任意信號的思想，只不過小波分析的基函數(shù)是一系列初讀可變函數(shù)。這使得小波分析具有良好的時—頻定位特性及對信號的自適應能力，故而能夠對各種時變信號進行有效的分解，為控制系統(tǒng)故障診斷提供了新的、強有力的分析手段。小波變換屬于線性變換，無干擾項，它局域多分頻率分析的特點，既時頻分辨率可變，具有

4、“變焦”特性，因此具有對非平穩(wěn)信號局部化分析的突出特點，有良好的時—頻定位功能，很適合探測正常信號中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分，因此，在機械設備及系統(tǒng)中，利用小波變換進行動態(tài)系統(tǒng)故障檢測與診斷具有良好的效果。利用小波變換的多分頻率性質，基于信號和隨機噪聲在小波變換域中不同的模極大值系數(shù)特征，不但能提取信號和噪聲在多尺度分辨空間中的波形特征，而且能根據(jù)表征該特征的小波系數(shù)模極大值傳播特性的不同，來實現(xiàn)對信號波形的有效檢測。這樣，既避免

5、了矩陣運算，降低了運算量，又能在獲得一定改善信噪比增益的同時，保持對信號波形細節(jié)有較好的分辨率，并且對待檢測信號形式不敏感。二、研究的基本內(nèi)容與擬解決的主要問題學習滾動軸承的基本構造滾動軸承在運行過程中出現(xiàn)的故障按其振動信號的特征不同可分為兩大類：一類稱為表面損傷類故障，如點蝕、剝落、擦傷等；另一類稱為磨損故障。對于表面損傷類故障，當損傷點滾過軸承元件表面時，要產(chǎn)生突變的沖擊脈沖力，該脈沖力為一寬帶信號，所以必然覆蓋軸承系統(tǒng)的各個固有頻

6、率從而引起軸承的振動，這就是損傷類故障引起的振動信號的基本特征。同時，這種由表面損傷故障引起的振動響應往往會被較大的振動信號所掩蓋，從而無法從功率譜中分辨出來。故所以要用小波分析信號時域與頻域的特性通過故障頻率計算公式計算出外內(nèi)環(huán)及滾動體的故障頻率.使用小波分析技術對檢測信號進行變換，然后對具有故障特征的信號進行重構，然后通過希爾波特變換進行解調(diào)和細化頻譜分析，從而軸承中的故障信號成分就可以檢測出來，從而判斷軸承發(fā)生故障的部位。四、研究

7、的總體安排與進度2010.122010.1完成畢業(yè)設計論文的外文翻譯，文獻綜述，開題。2011.12010.2熟悉MATLAB軟件的應用和小波分析的基本原理。2011.22011.3完成小波變換在故障診斷中的應用程序。2011.32010.4完善畢業(yè)設計的具體內(nèi)容，完成畢業(yè)論文。2011.42010.5準備答辯主要參考文獻：[1]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心編著小波分析理論與MATLAB7實現(xiàn)北京：電子工業(yè)出版社[2]楊福生小波變換的工程分析與

8、應用北京：科學出版社，1999.2[3]彭玉華小波變換與工程運用北京：科學出版社，1999.9[4]鄭治平，沈萍，楊選輝，萬玉莉小波變換及其MATLAB工具的運用北京：地震出版社，2001.10[5]胡昌華，張軍波，夏軍，張偉基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設計—小波分析西安：西安電子科技大學出版社，1999.12[6]李世雄小波變換及其應用大連：東北財經(jīng)大學出版社，1997[7]荊雙喜，鐵占緒，張英琦基于小波分析的機械故障診斷技術研究煤炭