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基于经验模态分解与BP神经网络的滚动轴承故障诊断的中期报告
1.研究背景和意义
滚动轴承作为机械设备中常见的关键部件之一，其性能直接关系到机械设备的可靠性、稳定性和寿命。因此，轴承故障诊断一直以来都是一个热门的研究课题。近年来，随着数字化、智能化技术的不断发展，大量的轴承故障诊断方法被提出，其中经验模态分解（EMD）和BP神经网络被广泛应用于轴承故障诊断领域。基于此，本文旨在结合EMD和BP神经网络，提出一种有效的滚动轴承故障诊断方法，以提高轴承故障的诊断精度和可靠性。
2.研究内容和进展
(i)研究EMD算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
EMD算法是目前应用较为广泛的信号分解方法之一，其能够将任意复杂非线性信号分解成若干简单的基本模态函数（IMF）。为了验证EMD算法在滚动轴承故障诊断中的有效性，我们将其应用于采集到的滚动轴承振动信号中，实验结果表明，EMD算法能够有效区分不同的滚动轴承故障类型，提高轴承故障的诊断精度。
(ii)研究BP神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用
BP神经网络是一种常见的神经网络模型，其通过学习样本数据集，建立起输入与输出之间的映射关系，实现对未知数据的分类和诊断。为了进一步提高轴承故障的诊断效果，我们采用BP神经网络对EMD分解后的信号进行分类识别，实验结果表明，BP神经网络具有很高的分类精度和鲁棒性，能够对滚动轴承不同故障类型进行有效诊断。
(iii)建立滚动轴承故障诊断模型
基于以上研究成果，我们建立了一种基于EMD与BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型，该模型通过EMD算法对信号进行分解，提取出具有时频局部性质的特征序列，并将其输入BP神经网络进行分类诊断。
3.下一步工作计划
(i)优化模型结构和参数，提高诊断准确度和鲁棒性。
(ii)扩充数据集，进一步验证模型的有效性和实用性。
(iii)加强对滚动轴承故障机理的研究，优化特征提取算法。