1. 毕业设计（论文）的内容和要求

主要内容：本课题针对风电回转支承的故障振动信号为低频信号，难以检出等难题，重点研究故障诊断级别的多传感器数据融合[1]，建立风电回转支承多源振动信号故障诊断的方案。分析其振动机理，选取合适的敏感参数作为故障诊断的特征识别依据。通过前期、中期、后期的各种算法，从而提取故障特征参数。最后基于LabVIEW软件，结合振动信号分析方法[2]，设计了风电回转支承振动信号的监测系统。
主要要求：1.熟练使用matlab或labview软件2.了解滚动轴承故障诊断的一般方法3.重点了解小波变换、EMD和Hilbert、BP神经网络等算法，提取故障特征。

2. 参考文献

[1]朱家胜，陈旭，张炜.中国风力发电前景探讨[j].科技资讯，2012，(05):124.

[2]陈龙，杜宏武，武建柯，等.风力发电机用轴承简述[j].轴承，2008，(12):45~50.

[3]姚勇.风力发电设备回转支承件的热加工[j].金属加工,2009，(17):12~13.

3. 毕业设计（论文）进程安排

第 18～19 周（12-26至01-8）调研，查阅中英文资料20篇以上（关键词 ：风电回转支承 虚拟仪器 故障诊断），了解滚动轴承故障诊断的一般方法。
第20周 (01-09至01-15)写开题报告10000字符（英文）以上的英文资料翻译。学习故障诊断常用算法，提交打印好的文献综述或调研报告及开题报告（围绕任务书，完成方案论证，工作思路等）

第1～2周(02-20至03-5)研究学习风电回转支承故障的主要来源

第 3～4 周（03-06至03-19）研究学习风电回转支承故障的主要类型及故障机理。