01
课程导论
偏航轴承异响问题的行业背景、课程目标与学习路径。
行业背景学习路径
02
偏航轴承基础
偏航系统功能、轴承结构类型（四点接触球、三排滚柱）、常见失效模式。
结构类型失效模式
03
异响物理机理
摩擦、冲击、共振、润滑失效的声学特征与振动信号基础。
声学特征振动信号
04
传感器选型与布置
加速度传感器、麦克风阵列、声学相机、转速计的选择与安装位置。
传感器安装位置
05
数据采集系统搭建
NI DAQ、PLC采集、无线节点、采样率与抗混叠滤波器设置。
DAQ抗混叠
06
时域信号分析
波形观察、峰值因子、峭度指标、有效值趋势分析。
波形峭度
07
频域信号分析
FFT原理、频谱图解读、边频带识别、谐波分析。
FFT边频带
08
时频域联合分析
短时傅里叶变换（STFT）、小波变换、希尔伯特-黄变换应用。
STFT小波
09
包络分析技术
希尔伯特变换解调、包络谱分析、轴承故障特征频率计算。
包络谱故障频率
10
阶次分析
变转速工况下的阶次跟踪、计算阶次谱、消除转速波动影响。
阶次跟踪变转速
11
声学阵列定位原理
波束形成、声全息、声源定位算法（MUSIC、ESPRIT）。
波束形成MUSIC
12
基于麦克风阵列的异响定位
阵列设计、数据同步、声源热力图生成。
阵列设计热力图
13
基于振动传递路径的定位
传递函数测量、路径贡献量分析、相干分析。
传递路径相干分析
14
机器学习入门
特征工程（时域、频域、统计特征）、数据标注、训练集/测试集划分。
特征工程数据标注
15
传统机器学习方法
SVM、随机森林、KNN在异响分类中的应用。
SVM随机森林
16
深度学习方法
CNN、LSTM、自编码器在声纹识别与故障诊断中的应用。
CNNLSTM
17
迁移学习与小样本学习
利用预训练模型、数据增强、少样本条件下的定位。
迁移学习数据增强
18
信号预处理实战
去趋势、滤波（低通/带通/高通）、降噪（小波阈值、SVD）。
滤波小波降噪
19
Python编程基础
NumPy、SciPy、Matplotlib、PyAudio、sounddevice库入门。
NumPyPyAudio
20
数据可视化实战
时域波形图、频谱瀑布图、声源热力图、3D定位散点图。
瀑布图3D散点
21
案例一：低速重载摩擦异响定位
风场实测数据，偏航轴承摩擦异响定位实战。
风场数据摩擦异响
22
案例二：变桨轴承冲击异响定位
实验室模拟，时频分析与声源定位。
冲击异响时频分析
23
案例三：多源异响分离
轴承磨损+齿轮啮合，盲源分离方法。
盲源分离多源
24
案例四：边缘计算在线监测系统
基于边缘计算的异响监测系统设计与部署。
边缘计算在线监测
25
现场测试流程
安全规范、测点布置、数据记录、环境噪声抑制。
安全规范测点布置
26
故障诊断报告撰写
分析逻辑、图表规范、结论与建议。
报告规范图表
27
标准与规范
ISO 10816、ISO 13373、GB/T 2977在轴承诊断中的应用。
ISO国标
28
系统集成与工程化
从算法到产品、硬件选型、软件架构、人机界面设计。
系统集成人机界面
29
前沿技术展望
数字孪生、AI大模型、5G+云诊断在风电运维中的应用。
数字孪生5G+云
30
课程总结与项目答辩
知识体系回顾、项目实战展示、常见问题答疑。
项目答辩知识回顾