本科生毕业设计（论文）任务书
设计（论文）题目：基于振动信号的齿轮故障诊断方法研究
学院：信息科学与技术学院专业：通信工程班级：通信0801
学生：XXX 指导教师（含职称）：XXX（副教授）专业负责人：XXX
1．设计（论文）的主要任务及目标
(1)查阅齿轮振动信号特征提取相关资料，写出文献综述，开题报告等。
(2)运用所掌握的振动信号提取方法，运用matlab仿真齿轮的原始故障信号。
2．设计（论文）的基本要求和内容
(1)查阅资料，了解该领域的历史，现况，发展及问题，写出文献综述。
(2)掌握齿轮故障信号的小波分析，时频域分析，EMD分析，完成中期检查。
(3)运用matlab进行信号处理仿真，并写出毕业论文。
(4)在完成上述工作的基础上，准备毕业论文答辩。
3．主要参考文献
[1]高珍，马金山，熊晓燕．齿轮故障诊断的小波分析方法[J]．机械管理开发，2005，
2(83)：1-2．
[2]高伟．基于改进的经验模式分解的旋转设备振动信号特征提取[J]．汽轮机技术，
2008，50[4]：293-296．
摘要
随着科学技术的不断发展，机械设备向着高性能、高自动化、高效率和高可靠性的方向发展。
齿轮箱因为具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点，因此齿轮箱是用于改变转速和传递动力的最常用的传动部件，是机械设备的一个重要组成部分，也是最容易发生故障的一个部件。
而在机械设备中，齿轮的使用频率很高，因此齿轮的故障诊断技术对机器的使用质量和使用寿命都起了非常重要的作用。
本文从时域、频域，时频域和经验模式分解进行了齿轮故障诊断的方法研究。
时域分析主要应用时域特征参数分析方法进行故障特征参数的提取，频域分析主要通过快速傅里叶变化，从频谱图上进行齿轮正常状态和故障状态振动信号的对比分析。
时频域分析主要是通过一维三层离散小波变换，把原始信号细化为三层，每层又分为高频信号和低频信号。
经验模式分解主要是在齿轮故障振动信号中的实际应用，对采集到齿轮四种状态下的振动信号通过EMD分解，提取了故障信号的特征信息，为识别故障类型提供了有效的分析手段。
故障信息特征提取是齿轮故障诊断中最关键、最重要的问题之一，它直接关系到齿轮故障诊断的准确性和早期故障预报的可靠性。
关键词：齿轮；故障诊断；小波变换；经验模式分解
ABSTRACT
With the continuous development of science and technology,machinery and equipment are toward the direction of the development of the high-performance, high automation, high efficiency and high reliability . Gear box has the advantages of the transmission ratio fixed, the drive torque, compact gear box is the most commonly used to change the speed and transmission of power transmission components. It is an important component of the machinery and equipment, but is also a part of the most prone to failure. And of the machinery and equipment, the gear is a high frequency of use , so the gear fault diagnosis technology have played a very important role for the use of the quality and service life of the machine. The article is from time domain, frequency domain, time-frequency domain, the empirical mode decomposition to study the gear fault diagnosis. Time-domain analysis of the main application domain characteristic parameters of analytical methods for fault feature parameter extraction, frequency domain analysis of fast Fourier transform, the gear normal state and fault state comparative analysis of the vibration signal from the spectrogram. Time-frequency analysis is one-dimensional three-layer discrete wavelet transform, the original signal is subdivided into three layers, each layer is divided into high-frequency signals and low-frequency signals. Empirical mode decomposition is the practical application of fault vibration signals of gearbox fault signal feature information extracted by EMD, the collected vibration signals in gear four states provide an effective analytical tools to identify the type of fault. Fault information feature extraction is the most critical in gearbox fault diagnosis, one of the most important issues, is directly related to gearbox fault diagnosis accuracy and reliability of early fault prediction.
Keywords：Gear，Fault Diagnosis，Wavelet Transform，Empirical Mode Decomposition
目录
前言 (1)
第1章绪论 (2)
第1.1节齿轮故障诊断的简介及意义 (2)
1.1.1齿轮故障诊断一般步骤 (2)
1.1.2齿轮故障诊断的方法 (2)
1.1.3齿轮故障诊断的意义 (3)
第1.2节国内外研究现状及趋势 (4)
第1.3节本文研究的主要内容 (6)
第1.4节本章小结 (6)
第2章齿轮故障诊断基础 (7)
第2.1节齿轮故障常见形式 (7)
2.1.1齿面磨损 (7)
2.1.2齿面胶合和擦伤 (7)
2.1.3齿面接触疲劳（点蚀、削落） (8)
2.1.4弯曲疲劳和断齿 (8)
第2.2节齿轮常见故障征兆 (8)
2.2.1设备在外观方面的故障征兆 (8)
2.2.2齿轮在性能方面的故障征兆 (9)
第2.3节齿轮振动信号的特征分析 (9)
2.3.1齿轮轴的转动频率及其各次谐波 (9)
2.3.2齿轮的啮合频率 (10)
2.3.3由调制效应而产生的边频带 (11)
2.3.4齿轮振动的特征频率 (12)
2.3.5几种特殊状态齿轮的频域特征 (13)
第2.4节齿轮故障诊断试验台及齿轮振动信号简介 (14)
第2.5节MATLAB简介及在故障诊断中的应用 (15)
第2.6节本章小结 (17)
第3章齿轮故障诊断时域方法分析 (18)
第3.1节时域分析的基本理论 (18)
3.1.1时频域分析 (18)
第3.2节小波变换 (19)
3.2.1连续小波变换 (20)
3.2.2离散小波变换 (21)
第3.3节一维离散小波MATLAB中实现方法 (23)
第3.4节基于一维离散小波对齿轮故障诊断的研究 (23)
第3.5节频域分析在齿轮故障诊断中的应用 (26)
3.5.1MATLAB中的FFT变换 (27)
3.5.2频谱分析 (27)
第3.6节本章结论 (30)。