1. 题目来源
带式输送机作为一种高效、连续的物料搬运设备，在矿山、港口、冶金等行业得到广泛应用。
然而，由于其工作环境恶劣、运行负荷大等因素，输送带、滚筒、电机等关键部件易发生故障，导致生产中断、经济损失甚至安全事故。
因此，对带式输送机进行故障诊断，及时发现和排除故障隐患，对于保障生产安全、提高运行效率具有重要意义。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究基于BP神经网络的带式输送机故障诊断关键技术，主要内容包括：
1.对带式输送机常见故障进行分析，建立故障类型库，并研究相应的故障机理，明确故障征兆与故障原因之间的关系。
2.研究基于传感器信息的带式输送机故障特征提取方法，利用信号处理技术对采集到的振动、温度、电流等信号进行分析，提取能够反映故障类型的特征参数。
3.构建基于BP神经网络的带式输送机故障诊断模型。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成文献调研、方案设计、仿真实验、结果分析、论文撰写等工作。
2.查阅相关文献不少于30篇，其中英文文献不少于10篇。
3.完成不少于3万字的毕业论文，并按时进行中期检查和毕业答辩。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘阳,邓杰,周峰,等.基于改进鲸鱼算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断[J].振动与冲击,2023,42(11):282-290.
2.王伟,张强,王宁.基于改进粒子群算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断[J].电子测量技术,2023,46(11):62-68.
3.刘帅,周峰,李明,等.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的轴承故障诊断[J].振动、测试与诊断,2023,43(03):577-585.
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