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基于多尺度非线性状态特征增强的旋转机械故障诊断方法研究的中期报告
本研究旨在开发一种基于多尺度非线性状态特征增强的旋转机械故障诊断方法，提高故障诊断的准确性和可靠性。本报告主要介绍了研究的中期进展情况。
1.整体研究思路
本研究采用多尺度分析和非线性状态特征分析相结合的方法，通过分析旋转机械的振动信号，提取多种不同尺度下的特征。同时，结合神经网络和支持向量机等机器学习算法，对提取的特征进行分类和诊断。
2.已完成工作
主要完成了以下工作：
(1)收集了多组旋转机械振动信号，建立了相关数据集。
(2)基于小波变换，对机械振动信号进行了多尺度分解，并提取出了多种时频域特征。
(3)分析了非线性状态特征，包括样本熵、递归熵、近似熵等，并应用到数据集中，发现非线性特征能够有效提高分类准确率。
(4)设计了一个基于支持向量机的机械故障分类模型，并在数据集上进行了测试，取得了较好的分类结果。
3.下一步计划
下一步的研究计划包括：
(1)进一步探究不同的小波变换方法，提高多尺度特征的鲁棒性和区分性。
(2)探究多种非线性状态特征组合提取方法，进一步提高故障诊断的可靠性。
(3)针对不同类型的旋转机械，设计相应的故障分类模型，提高诊断效率和准确率。
总之，本研究旨在将多尺度分析和非线性状态特征分析应用到旋转机械故障诊断中，实现更加准确、可靠的故障诊断。