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基于小波神经网络的齿轮故障诊断的中期报告
尊敬的评委老师：
我组正在进行基于小波神经网络的齿轮故障诊断研究，现在向评委老师汇报中期工作进展。
在之前的研究中，我们完成了齿轮振动信号采集和预处理的工作。我们使用加速度计和位移传感器采集数据，并通过低通滤波器和陷波滤波器去除噪声。然后，我们将信号分解成不同的小波子带，以获取更准确的频谱信息。
接下来，我们开始构建小波神经网络模型。我们采用了Gabor小波作为小波核，并通过小波包分解对其进行优化。然后，我们使用小波神经网络对信号进行分类，包括正常齿轮、轻微故障和严重故障。我们采用SVM算法作为分类器。
我们还在模型的特征提取和分类准确率方面进行了优化。我们结合了小波分析和频谱分析的结果，并使用交叉熵损失函数对模型进行训练和优化。
目前，我们已经完成了模型的搭建和调试，并且对数据进行了训练和测试。初步结果显示，基于小波神经网络的齿轮故障诊断方法在分类准确率上取得了显著的提高，相较于传统方法的准确率提升了近10%。
接下来，我们将进一步完善模型，优化算法，并尝试更多的数据实验，以达到更好的结果。
感谢评委老师的关注和支持，期待得到进一步的指导和建议。