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风力发电机主轴承故障诊断研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着环保意识的不断增强，风力发电已成为当前最为普遍的清洁能源之一。而风力发电的关键部件之一便是主轴承。主轴承的正常运转能够保证风力发电机的高效工作及长期稳定运行。然而，由于主轴承工作在环境恶劣的场所，承受着巨大的负荷和振动，因此容易发生故障。早期故障的发现和维修可以避免主轴承的进一步损伤并减少维护成本，提高发电效率和可靠性。
因此，本研究将针对风力发电机主轴承在工作过程中的故障状态进行诊断，研究其故障类型、故障机理以及智能故障诊断方法，以提高风力发电机主轴承的可靠性及降低其维护成本，推进风力发电技术的发展。
二、研究内容及方法
1.研究内容
（1）风力发电机主轴承故障原理的分析与研究，包括故障类型、故障机理和故障特征等；
（2）开展风力发电机主轴承故障诊断方法的研究，包括常规诊断技术和智能诊断技术；
（3）针对风力发电机主轴承的故障特征，选择合适的传感器进行信号采集；
（4）建立针对风力发电机主轴承的故障诊断模型，通过分析采集的信号发现故障。
2.研究方法
（1）文献资料法：综合分析现有文献，了解风力发电机主轴承故障的类型和诊断方法，为研究方法提供基础；
（2）实验法：通过对已有风力发电机主轴承的工作状态进行实验观测和数据采集，对主轴承的故障特征进行研究和分析；
（3）算法法：通过数据挖掘等方法，建立风力发电机主轴承的故障诊断模型，实现智能诊断目的。
三、预期成果
1.建立风力发电机主轴承故障的检测与诊断技术；
2.实现对风力发电机主轴承的故障快速准确诊断；
3.推广应用恶劣环境下的工业设备故障诊断技术。
四、研究计划与进度安排
1.研究计划
（1）文献资料阅读与收集：2周；
（2）实验数据采集及处理：4周；
（3）风力发电机主轴承故障诊断模型的建立：6周；
（4）模型测试与优化：6周；
（5）论文撰写并进行评审：4周。
2.进度安排
第一阶段：2021年9月-2021年10月
完成文献资料阅读及收集，熟悉实验设备。
第二阶段：2021年10月-2021年11月
开展实验数据采集，进行数据处理和分析。
第三阶段：2021年11月-2022年1月
建立风力发电机主轴承故障诊断模型，并进行优化和测试。
第四阶段：2022年1月-2022年2月
完成论文撰写及整理。
五、研究预期成果
研究将建立针对风力发电机主轴承故障的检测与诊断技术，通过对主轴承的故障特征进行分析，对现有故障诊断方法进行探索及优化，实现对风力发电机主轴承的智能及高效诊断，进而提高风力发电机的可靠性及降低维护成本，推动清洁能源发展。