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基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究的中期报告
本研究旨在利用小波分析方法，开发一种滚动轴承故障诊断方法。在此中期报告中，我们已完成了以下工作：
1.收集和整理了大量滚动轴承的振动信号数据，并将其按照不同的工作状态和故障类型进行分类。这些数据将用于后续的小波分析和模型建立。
2.完成了小波变换算法的研究和实现，并在不同的小波基函数下，对不同的滚动轴承振动信号进行小波分析。通过实验和分析，我们选择了具有较好分解效果的Symlet小波基函数，作为后续分析的基础。
3.基于小波包分析和特征提取方法，针对不同的故障模式，提取了一系列有效的振动特征参数。在此基础上，我们建立了一套完整的滚动轴承故障诊断模型，包括特征提取、特征选择和模型建立三个步骤。
4.利用所收集的实验数据，对模型进行了训练和测试。结果表明，该模型在滚动轴承故障诊断方面具有较好的表现，能够实现对不同故障类型的准确诊断。
在未来的研究工作中，我们将继续优化和改进该模型，以提高其诊断精度和适用性。同时，我们也将扩大样本量，进一步验证和验证该方法的可靠性和有效性。