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

随着社会经济的快速发展，大型基础设施、机械设备等的安全监测与维护变得日益重要。

振动信号作为反映结构或设备运行状态的重要指标，其识别与分类对于故障诊断、安全预警等方面具有重要意义。

光纤光栅传感技术作为一种新兴的传感技术，具有灵敏度高、抗电磁干扰能力强、耐腐蚀等优点，在振动监测领域展现出巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，光纤光栅传感技术与振动信号识别技术都取得了显著进展，国内外学者在将两者结合应用于振动监测领域进行了大量研究。

1. 国内研究现状

国内学者在光纤光栅振动信号识别方面开展了大量研究，并在多个领域取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.光纤光栅振动传感原理及信号特征分析：研究光纤光栅传感器的基本原理，分析不同类型振动信号的特点，并研究有效的特征提取方法，为后续的识别和分类工作奠定基础。

2.基于决策树的振动信号识别与分类：研究决策树算法的原理，并针对光纤光栅振动信号的特点进行优化改进，构建基于决策树的振动信号分类模型，并通过实验验证模型的性能。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的研究方法。

首先，进行理论分析，研究光纤光栅振动传感原理、决策树和随机森林算法的基本原理，并根据光纤光栅振动信号的特点对算法进行优化改进。

其次，进行仿真实验，利用matlab等仿真软件构建光纤光栅振动信号识别与分类模型，并通过仿真实验验证模型的性能，包括识别准确率、鲁棒性、计算效率等指标。

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.提出了一种基于决策树和随机森林的光纤光栅振动信号识别与分类方法。

该方法结合了决策树和随机森林算法的优点，能够有效提高振动信号识别与分类的准确率和效率。

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了优化改进，以提高其在该领域的适用性。

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] 刘彬,张雨,黄文浩,等. 基于vmd和mgwo-svm的光纤光栅传感器振动信号识别[j]. 传感技术学报,2023,36(01):118-125.

[2] 乔玉龙,谢康,刘帅,等. 基于emd和深度学习的光纤光栅入侵事件识别[j]. 光电子.激光,2022,33(05):508-516.

[3] 孙正,胡劲松,方勇,等. 基于ceemdan和深度卷积神经网络的光纤光栅入侵信号识别[j]. 激光与光电子学进展,2022,59(18):3106003.