基于SVM的设备故障智能诊断任务书

 2021-12-28 08:12

全文总字数:989字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

论文需要在信号处理的基础上进行特征提取,特征选择,以及分类模型的构建,并对模型进行检验,使模型能够通过振动信号对产品(例如轴承)的主要故障进行诊断。因此论文的主要内容包括:

1.振动信号的预处理、特征提取和特征选择;

2.分类模型的选择、训练和检验。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅不少于15篇的相关专业技术资料,其中近五年英文文献不少于3篇,完成开题报告;

2.完成上述工作内容,按要求提交阶段性报告;

3.完成原始字符不少于2万英文印刷符(译文不少于5000汉字)、且与选题相关的英文文献翻译;

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

在学校规定的毕业设计时间周期内完成所有工作。

1.第1-3周:接收任务书,查阅文献与资料,提交开题报告,完成开题工作;

2.第4-5周:翻译相关的英文资料(不少于2万印刷符号);

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 主要参考文献

[1]Zhu K H , Song X G, Xue D X . Roller Bearing Fault Diagnosis Based on IMF Kurtosis and SVM[J].Advanced Materials Research, 2013, 694-697:1160-1166.

[2]康守强,王玉静,姜义成,杨广学,宋立新,V.I.MIKULOVICH.基于超球球心间距多类支持向量机的滚动轴承故障分类[J].中国电机工程学报,2014,34(14):2319-2325.

[3]张俊甲,马增强,王梦奇,阮婉莹.基于VMD与自相关分析的滚动轴承故障特征提取[J].电子测量与仪器学报,2017,31(09):1372-1378.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。