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基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断研究与应用的任务书
任务书
任务名称：基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断研究与应用
任务背景：
滚动轴承作为机械设备中重要的部件之一，其工作状态的健康状况直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，滚动轴承故障诊断一直是机械维修领域中的一个重要问题。当前，滚动轴承故障诊断主要依靠振动信号分析方法。随着信号处理技术的发展和应用，小波神经网络（WNN）已经成功应用于滚动轴承故障诊断中，该方法可以提高诊断精度和效率。因此，本任务将研究基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法。
任务目标：
1.综述当前滚动轴承故障诊断方法的研究现状和存在的问题。
2.研究基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法，包括小波变换和神经网络的基本原理、算法。
3.收集滚动轴承振动信号数据，根据采集的数据建立小波神经网络模型，并确定合适的网络结构。
4.在MATLAB平台上实现所建立的小波神经网络模型，对振动信号进行预处理，训练并测试网络，分析网络的诊断结果。
5.根据实验分析结果，对小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行优化改进。
6.验证所优化的小波神经网络模型在滚动轴承故障诊断中的有效性，对结果进行分析和总结。
7.撰写滚动轴承故障诊断方法的研究报告和学术论文。
任务要求：
1.熟悉小波变换和神经网络的基本原理，具有一定的编程能力和数据处理分析能力。
2.具备较强的文献调研能力和英文文献阅读能力。
3.具有较强的实验设计和数据分析能力，熟悉MATLAB等数据分析工具的使用。
任务周期：
本任务周期为半年。
任务成果：
1.综述性报告：包含对当前滚动轴承故障诊断方法的综述、小波神经网络原理和算法的介绍、所建立的小波神经网络模型的网络结构和训练方法，理论分析和实验结果等内容；
2.实验报告：包含实验设计和数据分析的详细过程、实验结果的分析和总结，以及对优化改进后的小波神经网络模型的分析和评价；
3.学术论文：发表一篇与本任务相关的学术论文。