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基于核模式分析方法的旋转机械性能退化评估技术研究的任务书
一.研究背景与意义
随着现代工业的发展及应用范围的扩大，旋转机械得到了广泛的应用。然而，随着使用的不断增加，旋转机械在运行过程中会出现性能衰退、失效甚至故障等问题，严重影响设备的正常运行。对于旋转机械的性能退化评估技术研究具有重要意义。
传统的基于能量分析的振动信号分析方法限制较多，需要清晰的信号源以及合适的测量点布置。而基于核模式分析的机器学习方法具有更好的适用性，能够较好地解决这些限制，因此已广泛应用于各类机械故障诊断、性能预测等领域。核模式分析方法是现代数据挖掘和非线性数学中的研究热点，是从高维度数据中提取信息的有效方法，该方法可实现对信号特征的提取和状态识别，为实现机器状态监控提供了一个非常有效的手段。
二.研究内容
1.基于核模式分析的旋转机械的性能评估技术研究
2.建立旋转机械运行状态监测的基础数据库
3.研究对核模式分析的参数应用和优化，以不同故障状态下的性能特征为判断依据
4.基于性能分析和故障模式识别的建模方法
5.建立旋转机械性能预测模型
三.研究方法
1.针对旋转机械性能特征的监测，对机械运行状态进行数据分析；
2.基于核模式分析技术对旋转机械性能特征进行提取及监测；
3.建立旋转机械运行状态的相关数据库，并进行数据预处理与模型训练；
4.深入研究对核模式分析参数的应用及优化，以不同故障状态下的性能特征为判断依据；
5.研究性能分析和故障模式识别建模方法；
6.建立旋转机械性能预测模型,并进行测试。
四.研究预期成果
1.建立旋转机械性能评估技术，并提高对归整到数据库中的旋转机械运行状态的理解；
2.优化核模式分析参数应用，从而更高效地对旋转机械的运行状态及故障进行监测诊断；
3.基于性能分析和故障模式识别的建模方法能够实现对旋转机械的性能评估，同时提高故障预测的精度；
4.建立旋转机械性能预测模型,为设备的运行和维护做出科学预测。
五.研究难点
1.如何选择可行的核函数及集成中的算法，提高核模式分析方法的效果和准确性；
2.如何选择恰当的监测指标，针对旋转机械性能的指标进行评价。
六.研究实施方案和时间表
1.方法的建立与调试：2021年1月至2021年3月。
2.数据处理与模型设计：2021年4月至2021年5月。
3.研究进程与结果的分析：“2021年6月至2021年7月。
4.论文撰写及论文答辩：2021年8月至2021年9月。
七.研究团队及条件
1.研究团队由权威专家和技术研究人员组成，拥有研究机械故障诊断及机器学习等领域的丰富经验；
2.实验室配备了高质量的试验设备和相关软件和硬件设备，满足对旋转机械性能评估及故障处理的要求；
3.需要资金支持，以完成材料购买、设备维护等项目。
八.研究后的应用前景
研究成果将为旋转机械运行维护提供科学、高效的评估方法。同时，研究结果能够提高旋转机械运行状态监测的精度，对相关工业领域的实际应用将有很大的推动作用，对维护及优化其设备的效率进一步优化和提高将起到积极的促进作用。