中北大学2010届毕业设计说明书
1绪论
11课题研究目的随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行，直接关系到一个行业发展的各个层面。现代化工业生产，一旦发生故障，损失将十分巨大。因此，为最大可能地避免事故的发生，机械设备状态监测与故障诊断技术近年来得到了广泛的重视和发展7。目前，机械设备状态监测与故障诊断已基本上形成了一门既有理论基础、又有实际应用背景的交叉性学科。机械故障诊断的基本任务是监视机械设备的运行状态，诊断和判别机械设备的故障并提供有效的排故措施，指导设备管理和维修。因此，机械故障诊断技术的研究和应用，能够帮助人们尽早的发现故障隐患，预防故障的发生，故障发生之后也能尽快地找出故障发生的原因、部位、严重程度及发展趋势，并提供解决故障的有效方案。机械故障诊断主要包括四个步骡，即信号测量、特征提取、模式识别和诊断决策。信号测量是指采集机械设备某个部位的振动信号；特征提取是对振动信号作处理，分析信号的时域和频域特性，并提取能够反映故障特征的重要参数；模式识别是对特征参数的分类识别，诊断出故障的类型；诊断决策是寻找故障发生的原因，分析故障状态的特点，提供解决故障的方案。在机械故障诊断的发展过程中，人们发现最关键、最困难的问题之一是故障信号的特征提取，它直接关系到故障诊断的准确性和故障早期预报的可靠性3。在实际应用中，故障与征兆之间往往并不存在简单的一一对应的关系，一种故障可能对应着多种征兆，反之一种征兆也可能由于多种故障所致，这些给故障特征提取带来了困难。为了从根本上解决特征提取这个关键问题，通常我们必须要借助信号处理，特别是现代信号处理的理论、方法和技术手段，从采集的原始数据中寻找出特征信息，提取特征值，从而保证有效、准确地进行故障诊断。也就是说，信号处理和特征提取的好坏与故障诊断的效率和质量有着极为密切的联
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f中北大学2010届毕业设计说明书系，信号处理、特征提取是故障诊断中必不可少的重要环节。综上所述，机械故障诊断技术的研究和应用，尤其是先进的信号处理和特征提取方法的研究与应用，对于避免灾难性事故的发生，减少经济损失，提高安全生产能力有着重大的意义4。12国内外研究现状分析美国是最早开展r