1. 本选题研究的目的及意义
回转轴系是机械设备中最为常见的关键部件之一，其运行状态直接关系到整个设备的安全性和可靠性。
然而，由于自身结构复杂、工作环境恶劣等因素，回转轴系在长期运行过程中容易出现各种故障，例如不平衡、不对中、轴承磨损等。
这些故障若未能及时诊断和处理，可能导致设备性能下降、甚至引发重大事故。
2. 本选题国内外研究状况综述
回转机械及其故障诊断一直是国内外研究的热点和难点，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，回转轴系振动测试与故障分析技术也取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在回转轴系振动测试与故障分析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
1. 主要内容
本研究将针对回转轴系振动测试与故障分析的关键技术问题展开研究，主要内容包括：
1.回转轴系振动机理及特性分析:研究典型回转轴系结构，建立其振动模型，分析不平衡、不对中、轴承故障等常见故障对系统振动特性的影响。
2.回转轴系振动测试系统构建:研究高精度、高可靠性的振动测试系统构建方案，包括传感器选型及布置、数据采集系统设计、信号预处理方法等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解回转轴系振动测试与故障分析的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为研究方向的选择和研究方案的制定提供参考。
2.理论分析阶段：基于振动理论和故障机理，建立回转轴系振动模型，分析不同故障类型对系统振动特性的影响，推导故障特征参数与振动信号之间的关系，为故障诊断提供理论依据。
3.数值模拟阶段：利用有限元分析软件对回转轴系进行建模，模拟不同故障类型和程度下的振动响应，验证理论分析的正确性，并为实验方案的设计提供参考。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于新型传感器的回转轴系振动测试方法，提高振动信号采集的精度和可靠性。
2.构建一种基于深度学习的回转轴系故障诊断模型，提高故障诊断的准确率和泛化能力。
3.研究复杂工况下回转轴系故障诊断问题，提出相应的解决方案，提高方法的实用性和鲁棒性。
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] 周福昌,王奉涛,任朝晖,等. 基于改进VMD和深度学习的滚动轴承故障诊断[J]. 振动、测试与诊断,2022,42(05):923-932.
[2] 冯志鹏,陈雪峰,丁千,等. 基于改进CEEMDAN和多核SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击,2022,41(19):141-148.
[3] 王刚,秦毅,张西宁,等. 基于VMD和深度置信网络的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械工程学报,2021,57(10):166-176.
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