基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断研究与应用的任务书任务书任务名称：基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断研究与应用任务背景：滚动轴承作为机械设备中重要的部件之一，其工作状态的健康状况直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，滚动轴承故障诊断一直是机械维修领域中的一个重要问题。当前，滚动轴承故障诊断主要依靠振动信号分析方法。随着信号处理技术的发展和应用，小波神经网络（WNN）已经成功应用于滚动轴承故障诊断中，该方法可以提高诊断精度和效率。因此，本任务将研究基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法。任务目标：1.综述当前滚动轴承故障诊断方法的研究现状和存在的问题。2.研究基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法，包括小波变换和神经网络的基本原理、算法。3.收集滚动轴承振动信号数据，根据采集的数据建立小波神经网络模型，并确定合适的网络结构。4.在MATLAB平台上实现所建立的小波神经网络模型，对振动信号进行预处理，训练并测试网络，分析网络的诊断结果。5.根据实验分析结果，对小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行优化改进。6.验证所优化的小波神经网络模型在滚动轴承故障诊断中的有效性，对结果进行分析和总结。7.撰写滚动轴承故障诊断方法的研究报告和学术论文。任务要求：1.熟悉小波变换和神经网络的基本原理，具有一定的编程能力和数据处理分析能力。2.具备较强的文献调研能力和英文文献阅读能力。3.具有较强的实验设计和数据分析能力，熟悉MATLAB等数据分析工具的使用。任务周期：本任务周期为半年。任务成果：1.综述性报告：包含对当前滚动轴承故障诊断方法的综述、小波神经网络原理和算法的介绍、所建立的小波神经网络模型的网络结构和训练方法，理论分析和实验结果等内容；2.实验报告：包含实验设计和数据分析的详细过程、实验结果的分析和总结，以及对优化改进后的小波神经网络模型的分析和评价；3.学术论文：发表一篇与本任务相关的学术论文。