基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究的中期报告本研究旨在利用小波分析方法，开发一种滚动轴承故障诊断方法。在此中期报告中，我们已完成了以下工作：1.收集和整理了大量滚动轴承的振动信号数据，并将其按照不同的工作状态和故障类型进行分类。这些数据将用于后续的小波分析和模型建立。2.完成了小波变换算法的研究和实现，并在不同的小波基函数下，对不同的滚动轴承振动信号进行小波分析。通过实验和分析，我们选择了具有较好分解效果的Symlet小波基函数，作为后续分析的基础。3.基于小波包分析和特征提取方法，针对不同的故障模式，提取了一系列有效的振动特征参数。在此基础上，我们建立了一套完整的滚动轴承故障诊断模型，包括特征提取、特征选择和模型建立三个步骤。4.利用所收集的实验数据，对模型进行了训练和测试。结果表明，该模型在滚动轴承故障诊断方面具有较好的表现，能够实现对不同故障类型的准确诊断。在未来的研究工作中，我们将继续优化和改进该模型，以提高其诊断精度和适用性。同时，我们也将扩大样本量，进一步验证和验证该方法的可靠性和有效性。