1. 本选题研究的目的及意义
随着现代工业的快速发展，机械设备朝着大型化、高速化和精密化方向发展，对设备运行的可靠性和稳定性提出了更高的要求。
滚动轴承作为机械设备中应用最广泛的零部件之一，其运行状态直接关系到整个设备的安全和性能。
据统计，约有30%的机械故障是由轴承损伤引起的，因此，对轴承进行有效的振动监测和故障诊断具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着传感器技术、计算机技术和信号处理理论的快速发展，轴承振动监测和故障诊断技术取得了显著进步，并在各个领域得到了广泛应用。
近年来，国内外学者在轴承振动测试与数据分析领域开展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题研究的主要内容包括以下几个方面:
1.系统需求分析:分析轴承振动测试与数据分析系统的功能需求、性能需求和环境需求，为系统设计提供依据。
2.系统总体设计:确定系统的硬件架构和软件架构，设计系统的功能模块和数据流程，并进行模块划分和接口设计。
3.振动测试模块设计:选择合适的振动传感器，设计信号采集电路，实现轴承振动信号的采集、调理和传输。
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，按照以下步骤逐步开展：
1.需求分析与方案设计:深入分析轴承振动测试与数据分析系统的需求，包括功能需求、性能需求、环境需求等。
在此基础上，设计系统的总体方案，包括硬件架构、软件架构、功能模块划分等。
2.硬件系统搭建:根据系统方案，选择合适的硬件设备，搭建系统的硬件平台。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的轴承故障智能诊断算法:针对传统故障诊断方法的不足，研究基于深度学习的轴承故障智能诊断算法，例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，以提高故障诊断的准确性和效率。
2.多传感器信息融合技术:采用多个传感器采集轴承的振动信号、温度信号等多源信息，并研究基于信息融合技术的故障诊断方法，以提高故障诊断的可靠性和鲁棒性。
3.嵌入式系统与云平台结合:将嵌入式系统用于数据采集和预处理，并将数据上传至云平台进行存储和分析，实现轴承状态的远程监测和故障诊断，以提高系统的实用性和可扩展性。
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] 陈进,王奉涛,彭宇.基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究进展[J].机械工程学报,2020,56(17):41-58.
[2] 赵志宏,张西宁,郑近德.基于机器学习的滚动轴承故障诊断方法综述[J].振动与冲击,2021,40(19):1-16 72.
[3] 王晓峰,李巍华,屈梁生,等.基于VMD-SE和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断[J].振动与冲击,2019,38(15):139-145 153.
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