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基于时变非平稳时间序列分析的故障诊断方法研究的中期报告
本研究旨在探索一种基于时变非平稳时间序列分析的故障诊断方法。在进行中期报告前，我们已经完成了以下工作：
1.数据收集和预处理：我们选择了一个工业生产系统的历史运行数据作为研究对象，并进行了数据清洗、排序和异常值剔除等预处理工作。
2.时间序列分析和建模：我们采用了ARIMA模型和季节性分解模型对数据进行了分析和建模，并通过统计学和图形展示的方法进行了模型检验和评估。
3.时变非平稳时间序列分析方法研究：我们对时变非平稳时间序列的特点和常见分析方法进行了研究，包括基于滑动窗口的时间序列分析、小波变换、和时频分析等方法。
目前，我们正在进行以下工作：
1.基于时变非平稳时间序列的故障诊断方法研究：我们将探索如何将时变非平稳时间序列分析方法应用于故障诊断领域，并尝试开发一种基于此方法的故障诊断算法。
2.算法实现和应用：我们计划使用编程语言实现开发的算法，并结合实际工业生产系统数据进行测试和应用。
3.方法评估和优化：我们将对开发的算法进行评估和优化，以提高诊断准确性和实用性。
未来将继续努力推进研究进展，并完善研究成果。