基于小波变换的引擎故障诊断：东北大学硕士论文研究

"这篇资源是一篇东北大学的硕士学位论文，主要研究的是基于小波变换的引擎故障诊断方法。论文强调了小波分析在机械故障诊断中的优势，它能获取到Fourier分析无法得到的重要特征，为检测设备隐藏问题和故障分析提供可行且有效的方法。关键词包括引擎故障诊断、小波分析和信号处理。作者承诺论文成果的原创性，并同意学校保留和使用论文的相关权利。论文首先介绍了研究课题的意义，指出随着工业设备的自动化和连续化，设备故障可能导致巨大的经济损失，因此高效的故障诊断方法至关重要。" 本文深入探讨了在搜索引擎技术中，如何利用小波变换这一数学工具来提升引擎故障的检测和诊断能力。小波分析是一种多分辨率分析方法，它能够对非平稳信号进行时频局部化分析，这是传统的傅里叶变换所不能比拟的。在引擎故障诊断的应用中，小波变换可以精确地定位故障发生的时刻，提取出故障信号的特征，从而帮助识别和预测潜在的问题。 第一章绪论部分，作者指出研究此课题的紧迫性和重要性。在现代工业化进程中，设备的复杂性和连续运行特性使得故障诊断成为一项关键任务。由于引擎在石油、化工、电力等关键行业的广泛应用，其故障可能导致生产线停摆，造成重大的经济损失甚至安全事故。因此，开发和应用基于小波变换的故障诊断技术对于提高设备的可靠性和安全性，减少维修成本，保障生产效率具有深远的影响。 论文可能详细阐述了小波分析的基础理论，包括小波函数的选择、小波变换的计算过程以及在实际信号处理中的应用步骤。此外，还可能通过具体的案例或实验结果展示了小波变换在引擎故障诊断中的有效性，对比了与其他故障诊断方法的优劣，并探讨了未来研究的方向和可能的改进策略。 这篇论文为理解和应用小波变换在引擎故障诊断中的作用提供了详尽的理论基础和实践指导，对于从事相关领域的工程师和技术人员来说，是一份有价值的参考资料。