基于小波方法的纸机故障信号检测方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代工业的迅速发展，造纸工业作为国民经济的重要支柱产业之一，对生产效率和产品质量的要求日益提高。

纸机是造纸生产线的核心设备，其运行状态直接影响到整个生产线的稳定性和产品的最终质量。

然而，由于造纸工艺复杂、设备结构精密且工作环境恶劣等因素，纸机故障时常发生。

2. 本选题国内外研究状况综述

随着信号处理技术和人工智能技术的快速发展，纸机故障诊断技术取得了长足的进步。

国内外学者在基于小波分析的机械故障诊断领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题旨在研究基于小波方法的纸机故障信号检测方法，主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.对纸机常见故障类型进行分析，研究不同故障类型信号的特点，为后续的故障特征提取和识别奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和实际数据验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.首先，对纸机常见故障类型进行分析，研究不同故障类型信号的特点，并收集和整理相关的文献资料，为后续研究奠定基础。

2.其次，深入研究小波分析理论，包括连续小波变换、离散小波变换、小波包变换等，以及不同小波基函数的特点和适用范围，并通过仿真实验进行验证和比较，选择合适的分析工具。

3.然后，研究基于小波变换的纸机故障信号特征提取方法，利用小波变换对纸机故障信号进行分解和重构，提取能够反映故障信息的特征量，例如小波能量特征、小波奇异性等，并通过仿真实验进行验证和优化。

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.提出一种基于小波包能量谱分析的纸机故障诊断方法，利用小波包变换对纸机故障信号进行多尺度分解，提取不同频带的能量特征，并结合模式识别算法实现对纸机故障的准确诊断。

2.提出一种基于小波支持向量机的纸机故障识别方法，利用小波变换对纸机故障信号进行特征提取，并将提取的特征向量作为支持向量机的输入，构建纸机故障识别模型，实现对纸机故障的智能识别。

3.针对纸机实际运行环境，优化小波基函数和参数选择方法，提高所提方法的抗噪性和鲁棒性，增强其实际应用价值。

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] 谢文俊, 刘志刚, 孙明. 基于小波分析和深度学习的滚动轴承故障诊断方法[j]. 振动与冲击, 2020, 39(15): 177-184.

[2] 张强, 冯志鹏, 蔡力. 基于小波包能量熵和改进svm的轴承故障诊断[j]. 振动、测试与诊断, 2019, 39(03): 568-574.

[3] 王刚, 孟宗, 周新. 基于小波包能量特征提取的滚动轴承故障诊断[j]. 中国机械工程, 2018, 29(17): 2089-2095.