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，电动机作为工业生产中应用最为广泛的动力设备，其运行状态的稳定性直接关系到整个生产系统的安全性和可靠性。
传统的电动机维护方式主要依靠人工经验进行定期检修，这种方式不仅效率低下、成本高昂，而且无法及时发现设备的潜在故障，容易造成重大的经济损失。
因此，开展电动机健康状态预测与评估研究，对于提高设备运行的安全性和可靠性，降低维护成本，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，电动机健康状态预测与评估研究取得了显著进展，国内外学者在故障机理分析、信号处理方法、预测模型构建等方面开展了大量研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者在电动机故障诊断领域展开了深入研究，并在故障树分析方法应用方面取得了一定成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究旨在构建基于故障树的电动机健康状态预测与评估方法，主要研究内容包括以下几个方面：
1.电动机故障机理与故障树构建：-分析电动机常见故障类型，包括机械故障、电气故障和外部因素引起的故障。
-研究基于故障机理的故障树构建方法，建立能够反映电动机故障发生逻辑关系的故障树模型。
-以某型号电动机为例，构建具体的故障树模型，为后续研究提供基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研阶段：-系统查阅国内外有关电动机故障诊断、健康状态预测、故障树分析方法等方面的文献资料，了解该领域的最新研究进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和方法借鉴。
2.故障树构建阶段：-通过查阅相关技术手册、标准规范和专家咨询，分析某型号电动机的常见故障模式，明确故障原因、故障现象和故障机理。
-利用故障树分析软件，如RiskSpectrum、FaultTree 等，构建该型号电动机的故障树模型，并对模型进行调试和验证，确保模型的逻辑性和准确性。
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.将故障树分析方法应用于电动机健康状态预测领域，构建了基于故障树的预测模型，为电动机故障预警和健康状态评估提供了一种新的思路和方法。
2.结合数据驱动方法和机理模型，利用故障树模型的逻辑推理能力和机器学习算法的数据分析能力，提高了预测模型的精度和可靠性。
3.针对电动机健康状态预测模型评估问题，构建了包含预测精度、泛化能力和稳定性等多维度的评估指标体系，为模型的全面评估提供了科学依据。
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. 陈寿峰,李超.基于改进AHP和模糊故障树的异步电机故障诊断[J].机械设计与制造,2023(01):261-266.
2. 周游.基于故障树与多源信息融合的永磁同步电机故障诊断[D].沈阳工业大学,2022.DOI:10.27235/d.cnki.gsygu.2022.000055.
3. 刘天娇,陈华,张玉玺,等.基于GO-LSTM和改进灰狼算法的滚动轴承寿命预测[J].仪器仪表学报,2023,44(02):162-172.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
