1. 本选题研究的目的及意义
故障诊断技术作为保证工业过程安全、可靠、高效运行的关键技术，一直是学术界和工业界的研究热点。
随着工业过程自动化程度的不断提高，传统的基于机理模型的故障诊断方法在面对复杂系统时，面临着建模困难、诊断精度低等问题。
而机器学习技术，凭借其强大的数据挖掘和模式识别能力，为解决动态过程故障诊断难题提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，机器学习在故障诊断领域得到了广泛关注和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在基于机器学习的故障诊断方面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
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究动态过程的特点以及故障诊断的基本概念和方法，分析传统故障诊断方法面临的挑战，阐述机器学习在动态过程故障诊断中的优势和应用前景。
2.对比分析常用的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习算法，探讨它们在故障诊断中的适用场景和优缺点。
3.研究基于机器学习的动态过程故障特征提取方法，包括时间序列特征提取、频率域特征提取、时频域特征提取以及基于深度学习的特征提取方法，旨在从原始数据中提取有效的故障特征，为后续故障诊断模型提供高质量的输入。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和仿真模拟相结合的研究方法。
首先，通过查阅文献，系统地研究动态过程故障诊断和机器学习的相关理论，分析传统故障诊断方法的不足，探讨机器学习在动态过程故障诊断中的应用潜力，为后续研究奠定理论基础。
其次，针对动态过程数据的特点，研究基于机器学习的故障特征提取方法，并对比分析不同特征提取方法的性能差异。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于机器学习的动态过程故障诊断框架，该框架能够有效地提取故障特征，并构建高精度的故障诊断模型。
2.针对动态过程数据的特点，提出一种基于深度学习的故障特征提取方法，该方法能够有效地提取动态过程中的故障信息。
3.将所提出的故障诊断方法应用于实际工业过程，验证其有效性和实用性。
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] 孙蕾, 王殿辉. 基于机器学习的化工过程故障诊断综述[J]. 化工进展, 2021, 40(1): 1-18.
[2] 刘冠军, 褚文博, 王友仁. 基于数据驱动的过程监控与故障诊断方法综述[J]. 控制与决策, 2020, 35(3): 497-508.
[3] 冯立, 袁野, 邵慧. 基于深度学习的故障诊断方法综述[J]. 自动化学报, 2018, 44(7): 1168-1185.
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