1. 本选题研究的目的及意义
电主轴作为数控机床的核心部件，其运行状态直接影响到机床的加工精度、效率和稳定性。
然而，随着机床朝着高速、高精度、高可靠性方向发展，电主轴的运行环境日益复杂，发生故障的风险也随之增加。
一旦电主轴发生故障，将会导致机床停机，造成严重的经济损失，因此，对电主轴进行有效的故障识别，及早发现并排除故障隐患，对于保障机床的正常运行，提高生产效率和产品质量，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
电主轴故障诊断技术一直是国内外研究的热点，近年来，数据驱动方法以其强大的数据分析能力和自适应性，在故障诊断领域得到了广泛的应用。
1. 国内研究现状
国内学者在电主轴故障诊断方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对电主轴故障识别的关键问题，开展以下几方面研究：
1.电主轴故障机理分析:分析电主轴常见故障类型，研究其故障机理，并探讨不同故障类型对电主轴振动、电流、温度等信号的影响规律。
2.数据采集与预处理:搭建电主轴故障模拟实验平台，采集不同故障状态下的振动、电流、温度等信号，并对采集到的数据进行预处理，包括去噪、平滑、归一化等操作，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、实验研究和仿真验证相结合的方法。
首先，进行电主轴结构、工作原理和故障机理的理论分析，为后续研究奠定基础。
其次，搭建电主轴故障模拟实验平台，采集不同故障状态下的运行数据，并对数据进行预处理，为故障特征提取和模型训练做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的电主轴故障特征提取方法:利用深度学习模型强大的特征学习能力，自动提取电主轴故障特征，避免了传统人工特征提取方法的不足，提高了特征提取的效率和精度。
2.构建一种基于多源信息融合的电主轴故障识别模型:综合利用电主轴振动、电流、温度等多源信息，构建基于多源信息融合的故障识别模型，提高了故障识别的准确性和可靠性。
3.开发一套电主轴故障诊断软件系统:将研究成果集成到软件系统中，实现对电主轴故障的在线监测、预警和诊断，为电主轴的智能运维提供技术支持。
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]李亮,彭宇,王立平.数据驱动故障诊断与健康管理综述[J].机械工程学报,2020,56(01):1-17.
[2]刘洋,程军,杨宇.基于数据驱动的机械故障诊断方法综述[J].振动与冲击,2019,38(15):1-16 71.
[3]雷亚国,王晓峰,贾峰,李巍.基于数据驱动的滚动轴承智能故障诊断研究进展与展望[J].机械工程学报,2019,55(15):1-17.
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