摘要
转子是工业生产中广泛应用的关键部件，其运行状态直接关系到设备的安全性和生产效率。
转子故障的发生往往会导致严重的经济损失和人员伤亡，因此，对转子进行实时监控、故障诊断和预测具有重要的现实意义。
本文针对典型转子故障监控系统设计问题，首先介绍了转子故障监控的研究背景和意义，并对转子故障类型、危害以及故障监控系统的发展现状进行了概述。
其次，从转子系统动力学建模、传感器优化配置、故障特征提取、故障诊断算法和系统集成等方面详细阐述了转子故障监控系统的关键技术。
然后，重点分析了基于机器学习和深度学习的故障诊断方法，并对不同方法的优缺点和适用场景进行了比较分析。
最后，对转子故障监控系统的发展趋势进行了展望，并指出了一些需要进一步研究的方向。
关键词：转子故障；监控系统；故障诊断；机器学习；深度学习
随着工业自动化的快速发展，现代工业设备朝着大型化、高速化和集成化方向发展，对设备的可靠性和安全性提出了更高的要求。
转子作为旋转机械的核心部件，其运行状态直接影响着整个设备的性能。
一旦发生故障，轻则导致设备性能下降、运行效率降低，重则引发重大事故，造成重大的人员伤亡和经济损失。
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