基于卷积神经网络的液压管路卡箍松动故障检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

液压系统作为现代工业中的“血管”和“肌肉”，广泛应用于航空航天、工程机械、车辆制造等领域。

其安全稳定的运行对整个系统的性能和可靠性至关重要。

然而，液压系统在长期运行过程中，由于振动、冲击、疲劳等因素，极易出现故障。

2. 本选题国内外研究状况综述

针对液压管路卡箍松动故障检测问题，国内外学者开展了大量研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在液压系统故障诊断领域取得了一定的进展，主要集中在基于信号处理和机器学习的方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和仿真模拟相结合的研究方法。

首先，通过查阅文献和理论分析，对液压管路卡箍松动故障的机理进行深入研究，分析其故障特征和影响因素，为后续模型构建提供理论基础。

其次，搭建液压管路实验平台，模拟卡箍松动故障，采集不同工况下的振动、压力等信号数据，构建故障样本库。

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.将卷积神经网络应用于液压管路卡箍松动故障检测领域。

充分利用卷积神经网络强大的特征提取能力，克服传统方法依赖人工经验的局限性，提高故障检测的精度和效率。

2.针对液压管路卡箍松动故障的特点，优化卷积神经网络模型结构。

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.陈进,张优敏,李洪涛.基于改进faster r-cnn的输电线路螺栓松动缺陷检测[j].电力系统自动化,2021,45(18):181-188.

2.彭浩,何清华,周志雄,等.基于改进yolov5和gs-convnext的输电线路多目标缺陷检测[j].电网技术,2023,47(07):2740-2751.

3.张天闯,黄震宇,陈龙,等.基于改进yolov5的航空发动机管路异物检测方法[j].航空发动机,2023,49(04):59-66.