1. 题目来源
电主轴作为数控机床的核心部件，其运行状态直接关系到整个机床的加工精度和稳定性。
近年来，随着制造业朝着高速、高精度、高可靠性方向发展，对电主轴的性能要求也越来越高。
然而，电主轴在高速运转过程中容易受到各种因素的影响，如切削力波动、轴承磨损、温度变化等，导致故障发生。
2. 应完成的主要内容
本课题将在充分调研电主轴结构、故障机理以及数据驱动方法研究现状的基础上，重点开展以下几个方面的研究：（1）针对电主轴常见故障类型，分析其故障机理和信号特征，为后续故障特征提取和识别模型构建提供理论基础。
（2）研究适用于电主轴故障识别的数据预处理方法，对采集到的原始信号进行降噪、去趋势等处理，提高数据质量，为后续特征提取和模型训练奠定基础。
（3）研究适用于电主轴故障特征提取的方法，从预处理后的信号中提取有效的故障特征，并进行特征选择，构建特征向量，为后续故障识别提供依据。
3. 基本要求及完成的成果形式
（1）本课题研究需要查阅相关文献，掌握电主轴结构、故障机理、数据驱动方法、机器学习、深度学习等相关知识，并能运用到实际研究中。
（2）要求按照学校学术论文规范撰写毕业论文，并能够熟练运用MATLAB或Python等工具进行编程和数据分析。
（3）完成的成果形式：一篇毕业论文，并进行论文答辩。
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]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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