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基于BP神经网络的轴承寿命预测平台开发的中期报告
一、项目概述
轴承是现代机械领域中常见的一种零部件，它承受着机器运动时的各种载荷，因此轴承寿命的预测是机器安全运转和故障维护的重要保障。本项目旨在开发一个基于BP神经网络的轴承寿命预测平台，帮助工程师预测机器中轴承的寿命，从而更好地维护和保养机器。
二、项目进展
1.数据准备和预处理
本项目采用了CWRU轴承数据集，该数据集包含了不同工况下轴承的振动信号，数据总共有20G大小。我们通过Matlab将数据读入，并对其进行预处理，包括降采样、去均值、归一化等操作。
2.特征提取
特征提取是机器学习中一个非常重要的环节，它能将原始数据转换成易于机器学习的向量。我们采用小波包分解法来提取轴承数据的有用特征，得到了一组22维的特征向量。
3.BP神经网络模型建立
在特征提取阶段结束后，我们用22维的特征向量作为输入，寿命作为输出，建立了基于BP神经网络的轴承寿命预测模型。神经网络的结构为输入层（22个神经元）、隐藏层（20个神经元）和输出层（1个神经元）。
4.网络训练
网络训练是通过大量数据来对神经网络进行有监督的调整和优化的过程。我们将数据集按照7:3的比例分成训练集和测试集，采用了反向传播算法来进行网络训练。经过多次训练，我们得到了一个较好的BP神经网络模型。
5.寿命预测平台开发
基于BP神经网络模型，我们开发了一个轴承寿命预测平台。该平台能够对现有轴承数据进行特征提取、模型预测和结果展示等操作。同时，平台还支持用户上传自己的轴承数据进行寿命预测。
三、下一步工作
1.进一步优化神经网络模型，提高预测精度；
2.引入其他机器学习模型，进一步提高预测准确率；
3.寻找更多的轴承数据集进行模型训练和测试；
4.完善寿命预测平台，使其更加易用和稳定。