1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1研究目的及意义
随着工业4.0时代的到来，现代的工业生产已经由信息化逐渐向智能化转变，同时现代的工业生产系统越来越复杂，所用的机械设备自动化程度，精密度以及集成化程度都越来越高，各种机械设备也变得越来越昂贵。然而机械设备在经过长时间不间断的工作后，不可避免地会出现磨损、变形、断裂、腐蚀等一系列的问题，如果不能及时发现和处理这些隐患，就会造成设备故障，影响设备的运行，损坏设备本身，甚至可能导致重大事故和损失。因而机械设备故障诊断技术在现代工业生产中占有重要地位，其已经发展成为一门新兴的综合性工程学科[1]。它可以检测机械设备的运行状况和自身状况，及时发现可能存在的隐患，分析故障诊断的原因，提出有效的故障排除方案。
以滚动轴承故障诊断为例，在现代的机械的制造和使用中，机械设备中各元件之间的关系变得越来越紧密，俨然已成为一个整体，所以当其中某一个元件出现故障时就可能影响整个设备正常运转，从而给生产生活带来各种难以预料的影响。而滚动轴承作为一种机械设备中的基础部件, 广泛应用于各种机械设备。其运行状态直接影响设备的整体性能，滚动轴承元件常见的失效形式有磨损失效、疲劳失效、腐蚀失效、断裂失效、塑性变形和保持架损坏[2]，当滚动轴承出现这些问题时就会引起机械系统的高频固有振动[3]，从而影响机器的正常运行，甚至可能危害生产安全，造成巨大的财产损失甚至人员伤亡。因此滚动轴承的故障诊断对确保生产安全性具有极其重要的意义。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究内容
第一部分：介绍选题的研究背景及意义，综述国内外机器学习领域相关算法在轴承故障诊断领域的应用和研究现状。
第二部分：介绍相关理论基础。首先是介绍本文的研究主体——滚动轴承，主要从轴承组成、轴承失效形式和轴承故障状态三个方面介绍；其次是介绍轴承状态数据的特征；最后介绍轴承故障数据的处理方法以及特征的提取方法。
3. 研究计划与安排
| 周次 | 目标任务 |
| 1-3
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4. 参考文献（12篇以上）[1]邹芳.机械设备故障诊断技术的现状及趋势[j].时代农机,2016,43(02):8-10. [2]宫广廷. 变转速条件下滚动轴承故障特征提取与诊断[d].沈阳航空航天大学,2015. [3]程秀芳,王鹏.基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断[j].华北理工大学学报(自然科学版),2020,42(01):58-64.
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