1. 本选题研究的目的及意义
机械设备在工业生产中扮演着至关重要的角色，其运行状态的稳定性直接关系到生产效率和产品质量。
机械轴心轨迹作为反映设备运行状态的重要指标，对其进行精准识别对于及时发现设备故障、保障生产安全具有重要意义。
本研究旨在探索一种基于傅里叶描述子和支持向量机(SVM)的机械轴心轨迹识别方法，以期提高识别精度和效率，为机械设备的故障诊断和状态监测提供有效手段。
2. 本选题国内外研究状况综述
机械轴心轨迹识别是故障诊断和状态监测领域的一个重要研究方向，国内外学者对此进行了大量的研究，取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在机械轴心轨迹识别方面取得了一些进展，主要集中在以下几个方面：
1.基于信号处理技术的识别方法：一些学者利用时域、频域分析方法提取轴心轨迹的特征参数，例如峰值、均方根值、频率成分等，并结合模式识别方法进行分类识别[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括：
1. 主要内容
1.机械轴心轨迹数据的采集与预处理：研究不同类型传感器采集轴心轨迹数据的方案，并对采集到的数据进行降噪、平滑等预处理，以提高数据质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和系统开发相结合的方法进行，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解机械轴心轨迹识别的研究现状、主要方法和技术难点，为研究方案的设计提供参考。
2.算法研究：深入研究傅里叶描述子和SVM算法的理论基础，并对其在轴心轨迹识别中的应用进行探索，设计合理的特征提取和分类识别方案。
3.实验验证：搭建实验平台，采集不同工况下的机械轴心轨迹数据，并利用所设计的识别方法进行实验验证，分析识别精度、鲁棒性等性能指标。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将傅里叶描述子和SVM算法相结合，应用于机械轴心轨迹识别，探索了一种新的识别方法。
2.研究不同阶数的傅里叶描述子对特征提取效果的影响，优化特征提取方案，提高识别精度。
3.针对不同类型的机械设备和工况环境，设计SVM分类器的参数优化方案，提高识别方法的鲁棒性和适应性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张伟,王晓峰,李强.基于改进傅里叶描述子的零件图像检索[J].计算机辅助设计与图形学学报,2018,30(11):2157-2164.
2.李晓丽,王建.基于傅里叶描述子的手势识别算法研究[J].计算机工程与应用,2019,55(19):199-204.
3.刘鹏,张建伟,周富强,等.基于傅里叶描述子和SVM的植物叶片识别[J].农业工程学报,2017,33(24):171-178.
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