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基于多信息源的滚动轴承故障诊断方法与实验研究的中期报告
本中期报告主要介绍基于多信息源的滚动轴承故障诊断方法以及实验研究进展情况。
研究背景：
滚动轴承作为机械运转中重要的传动元件，其可靠性和寿命对机械设备的性能和安全具有至关重要的影响。因此，滚动轴承的故障诊断一直是机械监测领域的研究热点。多信息源诊断方法可以充分利用来自不同传感器的多源信息，从而提高故障诊断的准确性和可靠性。
研究内容：
本课题研究基于多信息源的滚动轴承故障诊断方法，首先采用加速度传感器获取滚动轴承振动信号，并通过小波分析、最大熵谱分析等方法对信号进行特征提取。同时，采用温度传感器获取滚动轴承温度信号，并通过统计分析方法对温度信号进行特征提取。最终，将多个传感器获取的信号特征进行融合，通过支持向量机等机器学习算法对滚动轴承故障进行诊断。
研究进展：
目前，我们已经完成了实验平台的建立，并对不同工况下的滚动轴承进行了实验测试，获取了振动和温度信号数据。同时，我们还对不同的特征提取方法进行了比较分析，并优化了特征提取方法。下一步，我们将进一步完善多传感器信号融合方法，并对机器学习算法进行优化和调参。
预期成果：
通过本研究，预计可以建立基于多信息源的滚动轴承故障诊断方法，提高故障诊断准确性和可靠性。同时，研究成果还可应用于其他机械设备的故障诊断。