1. 本选题研究的目的及意义
液压系统作为现代工业的重要组成部分,其安全性、可靠性和稳定性直接关系到整个系统的运行效率和生产安全。
在液压系统中,管路卡箍作为连接管路和元件的关键部件,其松动是引发液压系统故障的常见原因之一。
卡箍松动会导致液压油泄漏,降低系统压力,影响执行元件的精度和响应速度,严重时甚至会导致设备停机,造成重大经济损失和安全事故。
2. 本选题国内外研究状况综述
液压管路卡箍松动故障检测是近年来备受关注的研究课题,国内外学者对此进行了大量的研究,并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在液压管路卡箍松动故障检测方面取得了一定的进展,主要集中在以下几个方面:
基于振动信号分析的方法:利用加速度传感器采集卡箍松动引起的振动信号,通过分析振动信号的时域、频域特征,识别卡箍松动故障。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.液压管路卡箍松动故障机理分析:研究液压管路卡箍的连接结构和工作原理,分析卡箍松动的原因和过程。
分析卡箍松动对液压系统性能的影响,以及可能引发的故障。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法,逐步开展以下研究:
1.理论分析阶段:查阅国内外相关文献,了解液压管路卡箍松动故障检测的研究现状、发展趋势以及存在的问题。
研究液压管路卡箍的连接结构、工作原理,以及卡箍松动故障的形成机理,分析卡箍松动故障的特征信号。
研究卷积神经网络的基本原理、模型结构以及训练方法,分析其在故障诊断领域的应用优势和局限性。
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.提出了一种基于卷积神经网络的液压管路卡箍松动故障检测方法,实现了对卡箍松动故障的智能化识别,相较于传统的故障检测方法,本方法具有更高的识别精度和效率。
2.构建了液压管路卡箍松动故障数据集,为后续研究提供了数据基础,推动了深度学习技术在液压管路卡箍松动故障检测领域的应用。
3.对卷积神经网络模型进行了优化,提高了模型的泛化能力、抗噪性能以及检测效率,使其能够更好地应用于实际工程中。
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. 葛磊,黄平,何清华,等. 基于改进faster r-cnn的输电线路螺栓松动缺陷检测[j]. 电力自动化设备, 2021, 41(09): 199-206.
2. 孙浩,宋晓琳,王华伟,等. 基于改进yolov3的输电线路多目标缺陷检测[j]. 电力系统保护与控制, 2022, 50(14): 151-158.
3. 王晓燕,王晓宇,张鹏,等. 基于改进yolov5s的电力设备螺栓连接状态检测[j]. 华北电力大学学报, 2022, 49(02): 43-51.
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