1. 毕业设计（论文）的内容和要求

振动信号的分析是旋转机械实现故障诊断的重要手段；本课题拟采用mckd方法对轴承的振动信号进行特征提取，并采用支持向量机对提取的特征数据进行训练，构建分类器，进而实现故障诊断。

课题要求（包括所具备的条件）： 1. 掌握常见的振动信号特征提取方法，如： 小波分析、mckd； 2. 掌握svm分类算法； 3.掌握matlab编程技巧； 4.了解轴承振动信号采集硬件平台。

2. 参考文献

[1] 刘海洋. 基于谱峭度的信号特征提取及其传动系统关键部件故障诊断应用[d]. 苏州大学, 2013.

[2] 卢磊. 基于弱信号特征提取的早期诊断方法及其应用研究[d]. 哈尔滨工业大学, 2011.

[3] 刘亭伟. 基于谱峭度的齿轮箱故障特征提取[d]. 昆明理工大学, 2011.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2017年1月1日-1月24日： 做好调研及参考文献的下载和阅读； 1月24日-2月16日： 翻译外文文献并提交； 2月26日-3月15日： 完成绪论写作，需在绪论中明确研究的背景、意义、国内外相关进展，论文后 继章节的内容安排 3月15日-3月25日： 完成论文中所有的理论介绍部分；并开展中期报告； 3月25日- 4月5日： 给出课设中自己所用算法的流程图； 4月5日- 4月25日： 编程实现关键算法； 4月25日- 5月1日： 整理自身工作，完成核心章节的文字表述； 5月1日- 5月5日： 性能对比实验：将之前的工作与现有的经典算法做对比。要求与3种以上算法 做比较 5月5日- 5月15日： 将对比实验进行文字表述；撰写 ”总结与展望”，”致谢”等； 5月15日- 5月20日： 论文初审； 5月20日- 6月1 日： 论文修改和排版； 6月1日- 6月5 日： 论文装订和答辩PPT制作； 6月5日- 6月10日： 预答辩；