1. 毕业设计（论文）的内容和要求
对煤矿通风机振动信号进行研究，了解小波神经网络算法在通风机故障诊断中的优点，实现小波神经网络算法的推导并设计该算法的改进方案。
构建小波神经网络通风机振动信号的故障诊断模型，对训练后的样本数据进行故障诊断，确定其故障类型，实现通风机故障诊断与在线预测，以及培养调查研究、中外文献检索与阅读能力，综合运用专业知识和理论分析解决实际问题。
2. 实验内容和要求
内容: (1)对通风机振动信号进行研究，给出故障诊断系统的总体规划； (2)查阅相关资料，对小波神经网络算法进行推导，并设计算法的改进方案； (3)构建小波神经网络通风机振动信号的故障诊断模型，并对样本数据进行训练，确定其故障类型； (4)利用MATLAB软件完成仿真调试；（5）完成论文报告初稿，经修改定稿。
要求: 提交煤矿通风机故障分析的关键技术研究报告。
3. 参考文献
[1]杨林.通风机振动分析与故障诊断的试验研究[D].煤炭科学研究总院,2009.
[2]涂小波.基于小波神经网络煤矿通风机的故障诊断及预测系统[D].安徽理工大学,2014.
[3]丁晓亮.粗糙集与神经网络在煤矿主通风机故障诊断中的方法研究[D].中国矿业大学,2015.
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4. 毕业设计（论文）计划
2022.12.15~2022.12.21 选题 2022.1.6~2022.1.16 填写任务书 2022.1.17~2022.4.3按任务书初步完成毕业论文 2022.4.4~2022.4.10中期检查 2022.4.11~2022.5.7 修改并完善论文报告，准备答辩材料 2022.5.8毕业论文答辩
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