1. 研究目的与意义
随着现代技术的发展，复杂系统中的故障诊断任务变得越来越重要，数学与计算机在更多方面投入应用，许多问题都可以建立模型研究，可使用的故障诊断模型越来越多，而智能故障诊断技术的应用也能有效提高故障诊断的准确性和可靠性。
自19世纪60年代以来，美国在登月计划中发生事故，由此成为了第一个对故障诊断进行研究的国家。随后，英国、日本等国家也开始了对故障诊断的研究。而中国在19世纪70年代后期进入故障诊断邻域。在复杂系统成为主流的当下，各国都将故障诊断技术设为重点。
故障诊断方法通常分为定性分析和定量分析两大类，而定量分析又可分为基于解析模型的方法和基于数据驱动的方法，基于数据驱动的诊断方法解决了高度复杂的过程系统对模型建立的影响。通过对具体数据的分析，选择对数据进行升维或降维，若需要降维，则采用人工智能方法或数字信号处理方法；若需要升维，可以采用统计分析方法。
2. 研究内容和预期目标
第一部分为绪论，介绍故障诊断的发展历史与发展意义，本文详细介绍四种基于数据驱动的故障诊断方法。
第二部分研究基于多元统计分析的故障诊断方法。首先将静态数据扩展到表示时间相关的动态过程数据，对数据进行降维处理，将数据向量投影到主元子空间和残差子空间，在两个子空间建立相应的统计量，分别进行假设检验，对故障进行分析。
第三部分研究基于大数据诊断模型的故障诊断方法。对原始数据的特征进行解释，完成初次分析。将原始信号数据升维，使信号类型变得可划分，对新数据进行归一化处理，随后构建信号样本矩阵、构建变量E_1、构建信号分类拉格朗日函数，循环运算，提取各个运行状态的主要特征，对信号进行分类。
3. 研究的方法与步骤
定量研究是通过对事物量的规定性的分析来把握事物质的规定性的科学研究，需要运用数学与统计工具去分析研究对象的数量或数值，通过建立各种数据模型或数据对比的形式，得到客观结论，从数据层面证明研究理论。这种研究的目标是找出相关关系和因果关系，发展及运用与社会现象有关的数学模型、理论或假设。其结论具有精确性和概括性，能够了解某个现象或事物在宏观层面上的信息，具有可信度。本文主要通过定量研究，研究基于数据驱动的故障诊断方法。
通过资料，研究故障引发的可能原因，确定几种故障模式。以定量研究法为指导，获取大量原始数据，对数据进行的预处理，并相应地升维或降维，建立不同的多元统计分析模型、大数据诊断模型、支持向量机模型、贝叶斯模型，对主元子空间和残差子空间的统计量进行假设检验，对信号进行分类，测试模型的拟合效果，后验预测核查模型，分析各阶段数据的主要特征，得出四种方法故障诊断结果，比较几种模型对故障原因、时间、发生位置诊断结果的准确性。4. 参考文献
[1]单家正.基于贝叶斯优化模型的涡轮增压4缸发动机故障诊断[J].西昌学院学报(自然科学版),2022,36(04):71-78.
[2]赵家浩,廖晓娟,唐锡雷. 基于改进多元多尺度加权排列熵的齿轮箱故障诊断[J].组合机床与自动化加工技术,2022,(12):48-52.
[3]许煜辉.基于贝叶斯学习的阵列天线故障诊断方法研究[D].南京邮电大学,2022.
5. 计划与进度安排
1. 2024年12月16日-2024年2月19日，学生进行网上选题，根据要求准备材料。
2.2024年2月20日-2月24日，下达毕业论文任务书，布置论文工作要求；
3.2024年2月20日-3月3日，学生完成开题报告，指导教师修改和审定学生论文开题报告。
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。
