基于决策树与随机森林的光纤光栅振动信号的识别与分类开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业生产和基础设施建设的快速发展，对结构健康监测的需求日益增长。

结构的振动信号中蕴含着丰富的结构状态信息，对其进行有效识别和分类对于保障结构安全、预防灾害事故具有重要意义。

光纤光栅传感器因其灵敏度高、抗电磁干扰能力强、易于集成等优点，在振动监测领域得到了广泛应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，光纤光栅传感技术和机器学习算法都取得了显著进展，为本研究提供了良好的基础。

1. 国内研究现状

国内学者在光纤光栅传感技术方面开展了大量研究工作，并在结构健康监测领域取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括：1.光纤光栅振动传感机理研究：阐述光纤光栅的基本原理、传感机理以及常见的光纤光栅振动传感器类型，为后续研究奠定理论基础。

2.振动信号采集与预处理：搭建实验系统，研究光纤光栅振动信号的采集方法，并对采集到的信号进行去噪和特征提取，为后续识别和分类做好准备。

3.基于决策树的振动信号识别：研究决策树算法原理，构建决策树模型并进行剪枝，利用预处理后的振动信号进行训练和测试，实现对不同类型振动信号的识别。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和数值模拟相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解光纤光栅传感技术、振动信号识别与分类方法、决策树和随机森林算法等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.实验平台搭建：搭建基于光纤光栅的振动信号采集与处理系统，包括光纤光栅传感器、光谱分析仪、数据采集卡、计算机等设备，并进行调试，确保系统稳定可靠。

3.数据采集与预处理：利用搭建的实验平台采集不同类型振动信号，并对采集到的信号进行去噪、滤波、特征提取等预处理操作，为后续识别和分类做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.将决策树和随机森林算法应用于光纤光栅振动信号的识别与分类，探索了一种新的基于机器学习的光纤光栅振动信号分析方法。

2.针对光纤光栅振动信号的特点，对决策树和随机森林算法进行改进和优化，提高了算法的识别精度和效率。

3.通过实验验证了所提方法的有效性和实用性，为光纤光栅传感技术在结构健康监测中的应用提供了新的思路和方法。

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] 张晓林,李永乐,王春,等.基于改进小波阈值-支持向量机的航空发动机振动故障诊断[j].推进技术,2021,42(10):2514-2525.

[2] 冯志鹏,李飞,周子琛,等.基于ceemdan和深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法[j].振动与冲击,2021,40(19):156-164.

[3] 何强,李俊,陈雪峰.融合注意力机制和双向gru的滚动轴承故障诊断方法[j].振动与冲击,2021,40(06):18-25.