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基于信息融合的风电回转支承多源振动信号的故障诊断研究的任务书
任务书
一、任务目的
本研究旨在利用信息融合方法对风电回转支承多源振动信号进行故障诊断研究，提高风电设备的可靠性和安全性。
二、研究内容
1.回转支承振动信号采集
利用加速度传感器对风电回转支承进行振动信号采集，并通过数据采集卡传输至计算机进行存储和处理。
2.振动信号特征提取
对采集到的回转支承振动信号进行特征提取，包括时域特征、频域特征和小波包分解，对不同特征进行分析，筛选出能够描述回转支承故障的有效特征。
3.基于信息融合的多源信号分析
采用信息融合方法对多个传感器采集的回转支承振动信号进行分析，同时考虑时间、空间和频率等因素，有效地提高了故障诊断的准确性和可靠性。
4.故障诊断算法设计与模型构建
采用机器学习方法，结合支持向量机算法和神经网络算法，构建回转支承故障诊断模型，通过模型对回转支承的故障进行预测和判断。
5.算法验证和实验分析
利用现场采集的回转支承振动信号数据，对所设计的故障诊断算法进行验证和实验分析，评估故障诊断的可靠性和准确性，并对该算法进行改进和优化。
三、研究内容和重点
本研究的重点是基于信息融合方法对多源振动信号进行分析，筛选出有效的特征，并结合机器学习方法构建故障诊断模型，对风电回转支承的故障进行预测和判断，实现对风电设备的定期维护和检测，提高风电设备的可靠性和安全性。
四、技术路线和研究方法
1.技术路线
回转支承振动信号采集→振动信号特征提取→基于信息融合的多源信号分析→故障诊断算法设计与模型构建→算法验证和实验分析。
2.研究方法
本研究采用多种方法进行分析和研究，包括信号处理、振动特征提取、信息融合和机器学习等方法。其中，信息融合方法用于对多源振动信号进行分析，机器学习方法用于构建故障诊断模型。
五、任务分工和时间进度
1.技术研究人员：负责振动信号采集、信号处理和特征提取工作。完成时间：3个月。
2.信息融合专家：负责多源信号分析和信息融合工作。完成时间：2个月。
3.机器学习专家：负责故障诊断算法设计和模型构建。完成时间：2个月。
4.实验人员：负责现场数据采集和算法验证。完成时间：1个月。
参考时间进度：
第1-2个月：方案设计和技术准备。
第3-5个月：信号采集和处理工作。
第6-7个月：信息融合和特征提取工作。
第8-9个月：故障诊断算法设计和模型构建。
第10个月：实验分析和算法验证。
六、预期成果和应用价值
完成本研究后，预期出具相应的方案和报告，并提供风电回转支承故障诊断算法和模型，为风电设备故障检测提供技术支持，能够大大提高风电设备的可靠性和安全性，保证风电发电的稳定性和可持续性。同时，该算法和模型也可应用于其他设备的故障诊断和定期维护中。