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基于信息融合技术的旋转机械故障诊断研究的中期报告
本研究旨在基于信息融合技术，对旋转机械进行故障诊断。本次报告为该研究的中期报告。
在前期的研究中，我们进行了以下工作：首先，对旋转机械的故障类型和特征进行了研究和分析。然后，针对不同故障类型，选择了合适的传感器和信号采集方式，对旋转机械进行了实验采集。最后，利用信号处理技术对采集到的信号进行了预处理，并提取了不同故障类型所对应的特征参数。
在本期研究中，我们将重点进行信息融合技术的研究和应用。具体来说，我们将提出一种基于多传感器的信息融合方法，将不同传感器采集到的数据进行融合，提高旋转机械故障诊断的准确性和可靠性。
此外，我们还将研究如何将信息融合技术与机器学习技术相结合，建立旋转机械故障诊断模型，实现智能诊断。我们将尝试使用不同的机器学习算法，并根据实验结果对算法进行比较和优化。
最后，我们还将进行实验验证，对研究结果进行评估和分析。我们将采用真实故障数据进行测试，并将测试结果与传统方法进行对比。
总之，本研究中期报告旨在介绍我们在信息融合技术和机器学习技术方面的研究进展，并展望未来的工作计划。