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基于小波神经网络的齿轮故障诊断的任务书
1.任务背景及目标
随着航空、轨道交通、重工等领域的发展，传动系统的重要性日益突出。齿轮作为传动系统中不可或缺的装置，其可靠性对传动系统的稳定性和可靠性具有重要影响。因此，齿轮故障诊断具有重要意义。
目前，机械故障诊断研究中较为成熟的方法是基于信号处理的方法，其中小波分析是一种广泛使用的方法。而神经网络则能够学习和识别复杂的非线性关系，具有较强的模式识别能力。因此，本任务旨在利用小波分析和神经网络相结合的方法，研究齿轮故障的诊断，并实现基于小波神经网络的齿轮故障诊断系统。
2.任务内容与要求
（1）收集齿轮故障数据。收集含有齿轮故障的振动信号数据，并保存为文本文件。
（2）预处理数据。对收集到的数据进行预处理，包括去噪、降采样和特征提取等。
（3）构建小波神经网络模型。选取适当的小波基函数和神经网络模型，构建小波神经网络模型，并利用收集到的数据进行训练和优化。
（4）设计基于小波神经网络的齿轮故障诊断系统。将构建好的小波神经网络模型应用于实际齿轮故障数据的诊断，设计基于小波神经网络的齿轮故障诊断系统。
（5）实现与评估。利用收集到的齿轮故障数据，对设计完成的齿轮故障诊断系统进行实现和评估，包括诊断准确率、响应速度、系统稳定性等方面的评估。
3.任务基础与技术要求
（1）机械动力学及信号处理理论基础。
（2）小波分析与神经网络理论基础。
（3）程序设计能力，熟练掌握Matlab或Python等编程工具。
（4）有机械传动系统或故障诊断经验者优先。
4.任务进度安排
（1）第1-2周：调研和阅读文献，确定任务的技术路线和内容。
（2）第3-4周：收集齿轮故障数据，并进行预处理。
（3）第5-6周：构建小波神经网络模型，进行训练和优化。
（4）第7-8周：设计基于小波神经网络的齿轮故障诊断系统。
（5）第9-10周：实现和评估齿轮故障诊断系统。
（6）第11-12周：撰写任务报告，并进行验收。