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滚动轴承振动故障特征提取与寿命预测研究的中期报告
本研究的目标是研究滚动轴承振动故障的特征提取方法，并使用这些特征预测滚动轴承的寿命。在本次中期报告中，我们介绍了已完成的工作和下一步的计划。
已完成的工作包括：
1.Literaturereview：我们对滚动轴承故障特征提取和寿命预测方面的相关文献进行了综述，并分析了现有方法的优缺点。
2.Dataacquisition：我们采集了一组滚动轴承的振动数据，其中包括正常运行状态下的数据和不同故障状态下的数据。振动数据由加速度传感器采集，采样频率为20kHz。
3.Featureextraction：我们对采集的振动数据进行了预处理，包括滤波和降采样。然后，我们使用了多种特征提取方法，包括时域特征、频域特征、小波包分解、奇异值分解等。
4.Featureselection：我们使用了特征选择方法，包括相关系数、信息增益、互信息等，来选择最相关的特征。
5.Machinelearningmodels：我们使用了多种机器学习模型，包括支持向量机、随机森林、神经网络等，来预测滚动轴承的寿命。我们使用交叉验证方法来评估模型的性能。
下一步的计划包括：
1.深度学习模型：我们计划使用深度学习模型，如卷积神经网络和长短期记忆网络，来进一步提高寿命预测的准确性。
2.数据增强：我们计划使用数据增强方法来扩充数据集，以提高机器学习模型的泛化能力。
3.物理模型融合：我们计划将机器学习模型与物理模型融合，以提高滚动轴承寿命预测的可靠性。
总之，本研究的目标是成为一个有效的滚动轴承故障预测方法，以提高工业设备的运营效率。