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基于SOM神经网络的工业设备运行状态监测研究的任务书
任务书
一、题目
基于SOM神经网络的工业设备运行状态监测研究
二、研究背景
工业生产中的设备运行状态监测是生产运行的重要环节，对设备故障的预测和预防，能够提高设备的可靠性，保证生产的安全性和稳定性，提高生产效率，减少成本，是工业生产中必不可少的一项工作。近年来，随着机器学习技术的不断发展，人们开始将其应用于设备运行状态监测中。
自组织映射神经网络（SOM）是一种具有自组织特性的无监督学习网络，是一种对高纬度和复杂数据进行非线性映射的工具，它具有较高的准确性和鲁棒性，前景极为广阔。因此，本研究将以SOM神经网络为研究对象，探究其在工业设备运行状态监测中的应用。
三、研究目标
本研究的主要目标是：
1.探究SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的应用；
2.建立SOM神经网络模型，实现对工业设备运行状态的监测；
3.进行实验验证，分析SOM神经网络模型在工业设备运行状态监测中的效果。
四、研究内容
本研究的主要内容包括：
1.文献调研研究SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的应用现状、模型原理及相关算法；
2.数据采集通过各种传感器采集对应的设备运行数据，建立数据集；
3.构建SOM神经网络模型基于采集到的设备运行数据和构建的数据集，构建SOM神经网络模型；
4.模型训练与测试对构建好的SOM神经网络模型进行训练，并对模型进行测试和验证；
5.结果分析通过分析模型反馈的数据结果，得出SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的应用效果以及相关结论。
五、研究方法
1.文献调研对SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的应用现状进行文献调研，掌握相关算法；
2.数据采集运用各类传感器采集对应的设备运行数据，存储在数据集中；
3.构建SOM神经网络模型基于采集到的数据和构建的数据集，采用SOM神经网络算法，搭建工业设备运行状态监测模型；
4.模型训练与测试选择适当的训练算法和模型参数，对构建的SOM神经网络模型进行训练，并通过数据集中的测试数据进行测试和验证；
5.结果分析分析模型反馈的数据结果，评估模型效果，并根据实验结果，得出SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的应用效果以及相关结论。
六、研究计划
本研究计划分为6个月完成，具体计划如下：
第1个月：文献调研、建立数据采集系统；
第2-4个月：数据采集、数据预处理及特征提取，构建数据集；
第5-6个月：SOM神经网络模型的构建，模型训练与测试，结果分析和撰写论文。
七、预期成果
完成本研究后，预期取得以下成果：
1.研究SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的应用方法及算法；
2.构建基于SOM神经网络的工业设备运行状态监测模型；
3.实验验证SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的应用效果；
4.提出进一步应用SOM神经网络在工业设备运行状态监测中的研究思路和方向。
以上为本学期研究的任务书，希望各位老师支持，给予指导。