1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 研究目的及意义随着科技的发展，现代工业正逐步向生产设备大型化、复杂化、高速化和自动化方向发展，一个微小的故障，有时就会对整个系统造成安全性和稳定性等方面的影响，更有甚者会使系统瘫痪。在电力、航天、机械等领域中，滚动轴承是使用非常广泛的一种机械零件，同时也很容易受到损坏。因此，对滚动轴承的故障分析就尤为重要，引起了人们的重视。
滚动轴承是机械设备中最常用的部件，又被称为机械的关节。有关资料显示：在使用滚动轴承的机械设备中，大约有30%的故障是因为滚动轴承故障而发生的，感应电机中大约有40%的电机故障是因为滚动轴承故障引起的，由此可见，滚动轴承是否能够正常工作严重影响着整个生产。一旦滚动轴承出现故障，轻则机器不能正常工作，造成经济损失，重则造成人员的伤亡和环境的破坏。
滚动轴承的结构由四部分组成，分别是外圈，内圈，滚动体和保持架。通常，轴承的内圈与机械传动轴的轴颈过盈配合连接，工作时与轴一起转动；外圈则是安装在箱体、轴承座或其他支撑物上，工作时固定或相对固定。也有少数外圈回转、内圈不动，同时也有内、外圈分别按不同转速转动的情况。滚动体是滚动轴承的核心元件，它将相对运动表面间的摩擦变为滚动摩擦。在滚动轴承内、外圈上都设有凹槽，起着降低接触阻力和限制滚动轴承移动的作用。保持架使滚动体等距离分布并减少滚动体间的摩擦和磨损。
2. 研究的基本内容与方案
eemd方法是分析含噪信号的一种信号处理方法，它针对emd方法的不足，通过对原始信号多次叠加高斯白噪声求均值来抑制emd方法中的模态混叠现象。本课题拟通过基于eemd信号分析的方法，对美国西储大学故障轴承的样本数据的不同故障特征进行提取、分类。通过该方法，可以识别滚动轴承不同的故障类型，实现对机械零部件的故障诊断。
eemd是针对emd方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。eemd分解原理为:当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时,不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然,每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果,这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的,当使用足够测试的全体均值时,噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果,唯一持久稳固的部分是信号本身,所加入的多次测试是为了消除附加的噪声。
本文采用eemd方法，利用matlab中的eemd函数及一些常用函数处理输入信号，得出图像，对其进行理论分析。以发现滚动轴承出现的实际问题，便于随时解决实际生活中滚动轴承所出现的一些问题。具体eemd算法流程如图1所示。
3. 研究计划与安排
(1)第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
(2)第4－5周：掌握EEMD算法的基本流程，熟悉matlab编程。(3)第6－9周：完成整个算法的设计。(4)第10－12周：实现整体功能。(5)第13－15周：完成并修改毕业论文。(6)第16周：准备论文答辩。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]huang n e,shen z,long s r,et al.the empirical mode decomposition and the hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis[j]. froc. r. soc. lond.a,1998,454:903-955.
[2]曹冲锋，杨世锡，杨将新.大型旋转机械非平稳信号的eemd降噪方法[j].振动与冲击，2009
[3]刘义艳，贺栓海，巨永锋，等.基于eemd和svr的单自由度结构状态趋势预测[j].振动与冲击，2012.
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