基于改進(jìn)支持向量機(jī)和紋理圖像分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的開(kāi)題報(bào)告

基于改進(jìn)支持向量機(jī)和紋理圖像分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景機(jī)械故障診斷是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和設(shè)備維護(hù)中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。如何快速、準(zhǔn)確地識(shí)別和判斷機(jī)械設(shè)備故障，是提高設(shè)備可靠性、減少設(shè)備維修及更換成本的關(guān)鍵。以旋轉(zhuǎn)機(jī)械為例，其在運(yùn)行過(guò)程中常出現(xiàn)軸承故障、齒輪磨損、電動(dòng)機(jī)故障等問(wèn)題，這些問(wèn)題的發(fā)生不僅會(huì)影響機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行效率，還有可能導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備的嚴(yán)重?fù)p壞。因此，如何及時(shí)準(zhǔn)確地診斷機(jī)械故障，是提高設(shè)備可靠性、降低運(yùn)行成本、保障生產(chǎn)安全的必經(jīng)之路。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，基于圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障診斷的方法越來(lái)越受到研究者和工程師的關(guān)注。其中，支持向量機(jī)（SVM）作為一種優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。但是傳統(tǒng)的SVM方法在處理高維、非線(xiàn)性數(shù)據(jù)時(shí)存在一定的缺陷，如需要交叉驗(yàn)證進(jìn)行模型選擇、難以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)等問(wèn)題。二、選題目標(biāo)本課題擬通過(guò)對(duì)SVM分類(lèi)器的改進(jìn)，結(jié)合紋理圖像分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的快速、準(zhǔn)確識(shí)別。具體目標(biāo)如下：（1）改進(jìn)SVM分類(lèi)器，在降低計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。（2）應(yīng)用紋理圖像分析技術(shù)，提取機(jī)械故障圖像特征，實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障的自動(dòng)診斷。（3）結(jié)合實(shí)際工程應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)可應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的機(jī)械故障診斷系統(tǒng)。三、選題內(nèi)容（1）SVM分類(lèi)器的改進(jìn)。通過(guò)對(duì)SVM算法原理的了解，結(jié)合實(shí)際機(jī)械故障診斷應(yīng)用需求，提出并設(shè)計(jì)改進(jìn)SVM分類(lèi)器的方法。（2）紋理圖像分析。通過(guò)對(duì)機(jī)械工程中紋理圖像的常用紋理特征進(jìn)行了解，提出并設(shè)計(jì)適用于機(jī)械故障的紋理特征，并通過(guò)圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)特征的提取。（3）機(jī)械故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)?；谇皟蓚€(gè)任務(wù)的研究和設(shè)計(jì)成果，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套可用于現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械故障診斷系統(tǒng)。四、研究方法（1）機(jī)械故障數(shù)據(jù)采集。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)采集機(jī)械故障樣本圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作。（2）改進(jìn)SVM分類(lèi)器算法。通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)SVM算法進(jìn)行分析，提出新的分類(lèi)器改進(jìn)方案，并通過(guò)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。（3）紋理特征提取。通過(guò)對(duì)機(jī)械故障圖像紋理特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和適當(dāng)處理，提取出適用于故障診斷的圖像特征。（4）機(jī)械故障診斷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)?；谇捌谘芯康某晒?，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一套能夠在現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)生產(chǎn)中使用的機(jī)械故障診斷系統(tǒng)。五、擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題（1）改進(jìn)SVM分類(lèi)器算法，降低計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。（2）紋理圖像分析技術(shù)的應(yīng)用，提取機(jī)械故障圖像的特征，實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障自動(dòng)診斷。（3）結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于前兩個(gè)任務(wù)研究成果的機(jī)械故障診斷系統(tǒng)。六、研究意義機(jī)械故障診斷一直是一項(xiàng)重要的研究領(lǐng)域，而隨著紋理圖像分析技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，基于改進(jìn)SVM分類(lèi)器和紋理圖像分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷具有以下重要意義：（1）對(duì)于機(jī)械故障自動(dòng)化診斷來(lái)說(shuō)，具有快速、準(zhǔn)確、可靠、可自適應(yīng)的特點(diǎn)。（2）可以大大提高機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的安全性，減少維修成本。（3）可以為機(jī)械故障診斷研究提供新的思路和方法，有助于促進(jìn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的發(fā)展。七、參考文獻(xiàn)[1]Fuhlbrigge,T.,u.a.:Comparativestudyonfeatureselectionfortexturebasedsupportvectormachines.ResearchReport.UniversityofBonn.2004.[2]Dimla,E.,u.a.:Failureidentificationthroughrandomsampledecision-treetechniques.Proc.Inst.Mech.Engrs.PartB.JournalofEngineeringManufacture.221,S.371–383.2007.[3]Ester,M.,u.a.:Adensity-basedalgorithmfordiscoveringclustersinlargespatialdatabaseswithnoise.In:Proceedingsofthesecondinter