1. 本选题研究的目的及意义
风机作为一种重要的能量转换装置，广泛应用于发电、航空航天、能源化工等领域。
然而，随着风机运行环境的复杂化和运行时间的增长，其关键部件容易出现故障，导致设备性能下降、运行效率降低，甚至引发安全事故。
因此，对风机进行状态监控，及时发现并排除潜在故障，对于保障风机安全稳定运行、延长其使用寿命、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
风机状态监测与故障诊断技术近年来发展迅速，国内外学者在传感器技术、信号处理方法、故障诊断算法等方面取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
我国风机状态监测与故障诊断技术起步较晚，但近年来发展迅速，在风电、石化等行业取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.风机系统结构及故障分析:-研究风机系统的组成和工作原理，包括叶片、传动系统、发电机、控制系统等关键部件的功能和相互关系。
-分析风机系统常见故障类型及特征，包括叶片损伤、轴承磨损、齿轮箱故障、发电机故障等，为后续故障诊断算法的设计提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
1.理论分析阶段:-系统地研究风机系统结构、工作原理以及常见故障类型，为系统设计和故障诊断提供理论基础。
-深入研究信号处理技术、故障诊断算法和数据可视化方法，为系统开发提供技术支撑。
5. 研究的创新点
本课题研究将在以下几个方面力求创新:
1.多源信息融合的风机状态监测:集成多种传感器数据，例如振动、温度、电流等，构建多源信息融合的风机状态监测体系，提高状态评估的准确性和可靠性。
2.基于深度学习的风机故障诊断:将深度学习算法应用于风机故障诊断，例如卷积神经网络、循环神经网络等，充分挖掘风机运行数据中的潜在信息，提高故障诊断的精度和效率。
3.基于数字孪生的风机状态预测:构建风机的数字孪生模型，结合实时运行数据和历史运行数据，利用机器学习算法对风机未来运行状态进行预测，实现故障的提前预警，提高风机运行的可靠性和安全性。
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. 陈光,王晓峰,王守庆.风电机组齿轮箱早期故障预警系统设计[J].机械设计与制造,2023(01):275-279.
2. 周星,陈刚,徐龙,等.基于改进VMD和LSTM的风电机组状态监测方法[J].电力科学与工程,2022,38(12):1860-1867.
3. 贾腾飞,马忠丽,冯志鹏.基于改进小波阈值的风电机组状态监测方法[J].可再生能源,2022,40(11):1859-1866.
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