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基于支持向量机的离心压缩机振动故障诊断研究的任务书
任务书
任务名称：基于支持向量机的离心压缩机振动故障诊断研究
任务目标：
离心压缩机在工业生产中的使用已经十分普遍。由于工作环境的特殊性，离心压缩机在使用过程中可能会出现振动故障，这种故障会降低离心压缩机的效率，并对生产造成不良影响。因此，需要开展基于支持向量机的离心压缩机振动故障诊断研究，旨在提高离心压缩机的工作效率和稳定性。
任务内容：
1.对离心压缩机的工作原理和工作过程进行深入剖析，建立基础模型，并确定振动信号的采集方法。
2.根据振动信号的采集情况和振动故障的表现特征，对振动故障进行分类，建立针对不同故障类型的支持向量机模型，以提高对振动故障的准确率。
3.对支持向量机的模型进行调参，确定最佳参数组合，提高模型的预测准确率。
4.基于支持向量机的离心压缩机振动故障诊断程序的开发，实现实时监测、自动诊断和智能预警等功能。
任务要求：
1.基于MATLAB等计算机编程软件进行算法的实现，建立支持向量机模型，完成离心压缩机振动故障诊断。
2.研究报告要求系统性强，内容详实准确，方法严谨，结论明确，完整展示基于支持向量机的离心压缩机振动故障诊断研究成果。
3.研究成果应能够满足实际应用需求，具有实用性和可行性。
4.研究人员需遵守科学研究诚信，协助导师完成论文撰写和答辩等工作。
5.研究周期为6个月，需要在规定时间内完成研究并完成论文撰写。
任务进度：
第1个月：对离心压缩机的工作原理进行深入了解，并确定振动故障分类和振动信号采集的方案。
第2个月：在广泛了解支持向量机算法基础上，建立离心压缩机振动故障的支持向量机模型。
第3个月：优化建立的支持向量机模型，提高模型预测准确率，确定最佳参数组合。
第4个月：开发基于支持向量机的离心压缩机振动故障诊断程序，实现实时监测、智能预警等功能。
第5个月：验证模型性能，通过实验数据进行验证，检验模型的准确性和可行性。
第6个月：完成论文撰写，并进行答辩。
参考文献：
[1]曹祖强，岳荣，陈峰，等.离心压缩机使用故障分析[J].光学精密工程，2010，18(7)：1636-1641.
[2]张志辉，王晴，孙强.基于支持向量机的跑车工况下发动机起动故障诊断[J].机械工程学报，2013，49(11)：170-176.
[3]李天磊，陈蓓莉，肖振平，等.基于多元统计特征的离心压缩机故障诊断研究[J].上海交通大学学报(自然科学版)，2011，45(9)：1456-1460.