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兰州理工大学毕业设计(论文)简介格式要求

一、绪论

(1)兰州理工大学作为我国西北地区重要的工程技术人才培养基地，始终秉持“厚德、博学、求真、创新”的校训，致力于培养高素质的工程技术人才。近年来，随着我国经济社会的发展，对高层次工程技术人才的需求日益增长。毕业设计（论文）作为高等教育的重要组成部分，不仅是检验学生专业知识掌握程度和实践能力的关键环节，更是培养学生独立思考、创新意识和团队协作能力的重要途径。据统计，2019年至2021年，兰州理工大学毕业设计（论文）优秀率逐年上升，分别为32.5%、35.8%和38.2%，充分展示了学校在培养高素质工程技术人才方面的成效。

(2)在当前全球科技创新不断加速的背景下，兰州理工大学毕业设计（论文）选题紧密围绕国家战略需求和行业发展前沿。例如，在新能源领域，学生团队针对太阳能光伏发电系统的研究，提出了基于人工智能的故障诊断方法，通过实验验证，该方法能够有效提高故障诊断的准确性和实时性，为我国光伏产业的发展提供了有力支持。在智能制造领域，学生团队针对工业机器人编程与控制问题，研发了一种基于深度学习的智能控制算法，显著提升了机器人的适应性和工作效率，相关研究成果已在多家企业得到应用。

(3)为了进一步提高毕业设计（论文）的质量，兰州理工大学实施了一系列教学改革措施。首先，加强师资队伍建设，通过引进和培养相结合的方式，打造一支高水平、结构合理的教师队伍。其次，优化课程体系，增设跨学科、跨领域的选修课程，拓宽学生知识面。此外，学校还积极与企业合作，搭建产学研一体化平台，为学生提供更多实践机会。以2020年为例，兰州理工大学与30多家企业建立了合作关系，学生参与企业实际项目的研究，不仅提升了实践能力，也为企业解决了技术难题。

二、文献综述

(1)在过去的十年中，国内外学者对人工智能技术在工业自动化领域的应用进行了广泛的研究。根据《IEEETransactionsonIndustrialInformatics》的统计，自2010年至2020年，该领域发表的论文数量增长了近200%，其中，基于机器学习的方法在预测性维护、故障诊断和过程优化等方面取得了显著成果。以某知名汽车制造企业为例，通过引入人工智能算法，该企业实现了生产线的智能化改造，提高了生产效率20%，降低了故障率15%。

(2)环境保护与可持续发展是当前全球关注的焦点。在文献综述中，研究者们对可再生能源技术，特别是太阳能和风能的利用进行了深入研究。据《RenewableandSustainableEnergyReviews》的报道，2019年全球可再生能源装机容量达到约2.5亿千瓦，同比增长10%。其中，中国太阳能光伏发电装机容量超过2亿千瓦，占全球总装机容量的约30%。某研究团队针对太阳能光伏板的智能化清洗技术进行了研究，成功提高了光伏板的发电效率，相关技术已应用于多个光伏发电项目。

(3)信息技术的发展推动了物联网技术的广泛应用。在文献综述中，研究者们对物联网技术在智能城市、智能家居和智能交通等领域的应用进行了探讨。据《IEEEInternetofThingsJournal》的统计，2018年至2020年，物联网相关论文发表数量增长了150%，其中，边缘计算和大数据分析在物联网中的应用成为研究热点。某城市通过物联网技术实现了城市基础设施的智能化管理，实现了能耗降低10%，提高了城市运行效率20%。

三、研究方法与技术路线

(1)本研究旨在解决当前工业自动化领域中设备故障诊断的难题。首先，通过文献调研和实地考察，收集了国内外设备故障诊断的相关资料，包括故障诊断的理论基础、常用方法和实际应用案例。在此基础上，结合兰州理工大学在自动化领域的教学和科研优势，确定了以机器学习算法为基础的研究方向。具体研究方法包括：数据采集与预处理、特征选择与提取、模型训练与优化、模型评估与验证。数据采集方面，采用传感器技术对设备运行状态进行实时监测，收集大量设备运行数据；预处理阶段，通过数据清洗、归一化等手段提高数据质量；特征选择与提取阶段，运用主成分分析（PCA）等方法提取关键特征；模型训练与优化阶段，选用支持向量机（SVM）、决策树（DT）等算法进行模型训练，并通过交叉验证等方法优化模型参数；最后，通过实际设备故障诊断案例对模型进行评估与验证。

(2)在研究过程中，针对不同类型的设备故障，设计了相应的故障诊断模型。以电机故障诊断为例，首先，收集了电机振动、电流、温度等运行数据，并利用数据预处理方法对原始数据进行处理。其次，采用特征选择与提取技术，从原始数据中提取电机故障特征。然后，根据故障特征，构建基于SVM的电机故障诊断模型。在模型训练过程中，选取了适量的训练样本，通过交叉验证方法优化模型参数。最后，将训练好的模型应用于