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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开题报告
一、研究背景
风力发电作为一种清洁能源，越来越得到人们的重视和使用。回转支承是风力发电机的重要部件之一，是支撑风轮旋转的关键部件，其运行稳定直接关系到风电机组的整体性能和安全。
多源振动信号是风电机组故障诊断的重要数据来源，可以有效的检测回转支承的处于运转状态下的疲劳、受损情况。传统的故障诊断方法主要是基于单一振动信号的分析，由于单一振动信号只能反映某一部位的运行状态，因此很难准确的诊断故障所在位置和类型。
信息融合是一种新的故障诊断方法，其主要通过将来自不同传感器的多个振动信号进行融合分析，实现对故障的有效诊断，提高故障诊断的准确性。
二、研究内容和目标
本研究旨在探究基于信息融合的风电回转支承多源振动信号的故障诊断方法。主要研究内容包括：
1、回转支承振动信号采集和数据预处理技术研究；
2、多源振动信号信息融合算法研究；
3、结合机器学习算法展开故障诊断研究；
通过以上研究，本研究旨在实现对风电回转支承多源振动信号的有效融合分析与故障诊断，提高风电机组性能和安全性。
三、研究方法
本研究采用以下研究方法：
1、回转支承振动信号采集技术研究：通过振动传感器和数据采集仪等设备对回转支承运行过程中的振动信号进行采集，并对采集得到的信号进行分析处理，获取信号分量，提高信号质量。
2、多源振动信号信息融合算法研究：将来自不同传感器的多个振动信号进行融合分析，实现信息融合，并通过增加算法复杂度和优化算法结构等方法，提高数据融合算法的精度。
3、机器学习算法研究：通过机器学习算法，对融合后的数据进行建模、分类、诊断，并进一步提高故障诊断的准确性。
四、计划进度及预期结果
本研究计划于2022年开始，时长为两年，计划进度如下：
2022年：
1、回转支承振动信号采集技术研究及数据预处理算法研究；
2、多源振动信号信息融合算法初步设计。
2023年：
1、完成多源振动信号信息融合算法的优化和调试；
2、基于机器学习算法的故障诊断研究。
预期结果：
1、开发出基于信息融合的风电回转支承多源振动信号的故障诊断方法，实现对风电机组故障的准确诊断和处理。
2、为风力发电行业提供可靠的故障诊断技术支持，提升风电机组的可靠性和安全性。