决策级融合在离心式风机故障诊断中应用的中期报告为了提高离心式风机故障诊断的准确性和效率，决策级融合技术被广泛应用。本项目旨在探讨决策级融合在离心式风机故障诊断中的应用。在项目开始阶段，我们对离心式风机的工作原理和常见故障进行了调查研究。我们发现，离心式风机的常见故障包括轴承故障、变形、轮叶损坏等。这些故障会导致风机震动、噪音增加、效率下降等问题，严重影响其工作效果。因此，准确的故障诊断对于维护和提高风机运行质量至关重要。在研究初期，我们还进行了决策级融合技术的理论学习，确定了所选模型的参数、特征等。我们综合考虑了基于物理模型和数据模型的方法，采用了基于数据模型的方法，并根据不同的故障类型选择了不同的特征参数。在进一步研究中，我们采集了大量的风机运行数据，建立了故障诊断数据库，对故障的特性进行了深入分析。我们使用支持向量机、神经网络、决策树等算法对故障进行分类和诊断。初步结果表明，决策级融合技术能够有效提高离心式风机故障诊断的准确性和效率，并且能够对不同类型的故障进行有效分类。我们将在进一步研究中继续改进算法和模型，以实现更好的故障诊断效果。