基于小波神经网络的液压泵故障诊断方法及实验研究的任务书任务名称：基于小波神经网络的液压泵故障诊断方法及实验研究任务目的：开展小波神经网络在液压泵故障诊断中的应用研究，探究其准确性和有效性。任务内容：1.收集液压泵常见故障样本数据，包括振动、温度、压力等相关参数。2.建立小波神经网络的模型，并进行训练和优化，以实现液压泵故障分类诊断。3.对液压泵进行不同故障样本的模拟实验，记录相关参数数据，进行数据预处理，以及模型验证和测试，验证小波神经网络在液压泵故障诊断的准确性和有效性。4.对结果进行分析与解释，并撰写实验报告，总结出液压泵故障诊断方法及实验研究的相关内容，提出改进建议，并在会议和学术报告中展示研究成果。任务时间安排：1.2021年8月1日-2021年8月31日：收集液压泵样本数据，并进行初步处理和分析。2.2021年9月1日-2021年10月31日：建立小波神经网络的模型，进行训练和优化，并针对模拟实验中的不同液压泵故障进行分类诊断。3.2021年11月1日-2022年3月31日：对液压泵进行不同故障样本的模拟实验，记录相关参数数据，进行数据预处理，并实施验证和测试，验证小波神经网络在液压泵故障诊断中的准确性和有效性。4.2022年4月1日-2022年5月31日：对实验结果进行分析和解释，撰写实验报告并总结液压泵故障诊断方法及实验研究相关内容。任务执行标准：任务负责人需按时完成各阶段任务，符合实验环境及安全要求，保证实验数据的可靠性和有效性。并在研究结束后提交实验报告及研究成果。任务资金预算：该任务预算为80,000元，主要包括实验设备采购、实验用品采购及实验室管理费用等。