典型转子故障监控系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业自动化程度的不断提高，旋转机械作为工业生产中的关键设备，其运行状态直接关系到整个生产线的安全稳定和经济效益。

转子作为旋转机械的核心部件，其故障问题一直是工业领域的研究热点。

一旦发生故障，轻则导致设备停机，造成经济损失；重则引发安全事故，造成人员伤亡。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、计算机技术和人工智能技术的快速发展，转子故障诊断技术取得了显著进步，并在航空航天、电力、石化等领域得到了广泛应用。

1. 国内研究现状

国内学者在转子故障诊断领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括：
1.典型转子系统动力学建模与分析：针对选定的典型转子结构，建立其动力学模型，并分析其在不同工况和故障情况下的振动特性。

2.传感器优化配置与信号采集：研究适用于典型转子故障监测的传感器类型、性能参数和安装位置，并设计合理的信号采集系统，以获取高质量的振动信号。

3.故障特征提取方法研究：针对不同类型的转子故障，研究有效的时域、频域和时频域特征提取方法，提取能够敏感反映故障信息的特征参数。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的研究方法。

1.理论分析阶段：查阅相关文献，研究典型转子系统的动力学特性、故障机理和诊断方法，构建转子系统动力学模型，分析不同故障类型对应的特征信息，为后续研究奠定理论基础。

2.数值模拟阶段：利用有限元分析软件对建立的转子系统动力学模型进行仿真分析，模拟不同工况和故障情况下的振动响应，验证理论分析的正确性，并为传感器优化配置和故障特征提取提供参考。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的转子故障诊断方法。

相较于传统的机器学习方法，深度学习能够自动提取故障特征，无需人工干预，并且具有更高的诊断精度和泛化能力，可以更好地应用于复杂工况下的转子故障诊断。

2.研究基于多传感器信息融合的转子故障诊断技术。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 黄彪，张义民，唐强，等.基于多源信息融合的旋转机械故障诊断方法综述[j].机械工程学报，2020，56(15)：21-38.

2. 孟凡路，李帅，王晓峰，等.基于机器学习的滚动轴承故障诊断方法综述[j].振动与冲击，2021，40(14)：1-16.

3. 刘长良，张建华，唐静.基于深度学习的旋转机械故障诊断方法综述[j].仪器仪表学报，2020，41(01)：1-13.