基于残留信号和小波理论的齿轮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
随着现代工业技术的不断发展，齿轮作为机械传动系统中的核心部件，其运行可靠性对整个系统的安全稳定至关重要。

齿轮故障会导致系统效率下降，甚至引发安全事故，因此，对齿轮故障进行及时准确的诊断显得尤为重要。

传统的齿轮故障诊断方法主要依赖于人工经验，受主观因素影响较大，诊断效率低，且难以适应复杂工况下的诊断需求。

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，齿轮故障诊断领域取得了显著进展，国内外学者针对各种故障类型进行了深入研究，开发了多种诊断方法。

##2.1国内研究现状
国内学者在齿轮故障诊断领域的研究主要集中在以下几个方面：
1.振动信号分析:利用齿轮振动信号的频率特征、时域特征和能量特征进行故障诊断，例如，王晓东等[1]利用小波包分析技术对齿轮箱振动信号进行分解，提取故障特征，实现了齿轮故障的诊断。

2.声发射信号分析:利用声发射信号的能量特征、频谱特征和时域特征进行故障诊断，例如，张勇等[2]利用声发射信号的能量特征和频谱特征，实现了齿轮裂纹的识别。

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
本研究将针对齿轮故障诊断问题，开展以下研究内容：
1.齿轮故障信号特征分析:研究齿轮不同故障类型（如齿面磨损、齿根裂纹、齿轮断裂等）的信号特征，并分析残留信号和小波理论在提取故障特征方面的优势。

2.基于残留信号和小波理论的故障诊断方法研究:基于残留信号和小波理论开发一种新的齿轮故障诊断方法，包括：残留信号提取方法研究，包括基于自适应滤波、小波滤波等方法的对比分析。

小波变换的应用研究，包括小波包分解、小波包熵、小波神经网络等方法的探讨。

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.文献调研:对齿轮故障诊断领域国内外相关文献进行深入调研，掌握齿轮故障诊断的最新研究成果和技术发展趋势，了解残留信号和小波理论在齿轮故障诊断中的应用现状和研究进展。

2.信号采集与处理:利用实验平台对不同故障类型下的齿轮进行数据采集，并将采集到的信号进行预处理，包括降噪、滤波等操作，得到可用于分析的有效信号。

3.残留信号提取:对采集到的齿轮信号进行残留信号提取，并分析不同提取方法的优缺点，选择最佳的提取方法。

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.将残留信号和小波理论相结合:将残留信号和小波理论结合应用于齿轮故障诊断，充分利用两种方法的优势，提高故障诊断的准确性和效率。

2.开发新的故障诊断方法:基于残留信号和小波理论开发一种新的齿轮故障诊断方法，能够有效识别多种故障类型，并提高诊断结果的可靠性。

3.针对复杂工况进行研究:研究在复杂工况下，例如多故障同时发生、噪声干扰等情况下，如何准确地诊断齿轮故障。

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] 张明, 郭庆, 张玉龙, 等. 基于残余信号分析的齿轮故障诊断研究[j]. 机械工程学报, 2021, 57(18): 1-10.

[2] 孙志华, 郭兴华, 陈宇, 等. 基于小波包分解和能量特征的齿轮故障诊断方法[j]. 振动与冲击, 2020, 39(12): 130-136.

[3] 王丽娜, 许敏, 杨晓伟. 基于小波包能量熵和svm的齿轮故障诊断[j]. 机械科学与技术, 2021, 40(12): 1980-1986.