基于希尔伯特——黄变换机械故障诊断的研究的任务书一、任务目标：基于希尔伯特-黄变换理论和机器学习算法，建立机械故障诊断模型，实现机械故障自动诊断和预测。二、任务内容：1.研究希尔伯特-黄变换理论和机械故障诊断方法；2.收集机械故障数据集，包括振动、声音、温度、电流等信号数据；3.对数据进行处理和特征提取，建立故障特征库；4.基于特征库和机器学习算法建立故障诊断模型；5.通过实验验证模型的准确性和鲁棒性，不断优化模型；6.设计并实现机械故障自动诊断和预测系统。三、任务要求：1.阅读相关文献，深入理解希尔伯特-黄变换理论和机器学习算法；2.熟悉机械故障相关知识，对数据进行处理和特征提取；3.掌握至少一种机器学习算法，比如支持向量机、神经网络等；4.完成机械故障自动诊断和预测系统的设计和实现；5.撰写论文，形成完整的毕业设计报告。四、任务时间：本毕业设计任务周期为16周。五、任务成果：1.完成毕业设计论文和相关技术报告；2.实现机械故障自动诊断和预测系统；3.在实验室进行实验，验证模型的准确性和可靠性；4.参加毕业设计答辩，取得毕业设计成绩。