全文总字数：1237字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
（1）故障模式预测的国内外研究概况；（2）回顾BP神经网络算法理论；（3）分析物流设备物理构造及常见故障，利用BP神经网络算法对物流设备进行故障预测；（4）运用BP神经网络算法在Matlab软件平台实现对物流设备的故障智能预测；（5）毕业设计小结。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1．相关国内外资料查阅；2．研究阶段详细了解故障诊断的国内外研究概况；BP神经网络算法理论学习和Matlab软件中的实现；运用Matlab对实际算例进行分析。
3． 其它：（1）整理毕业设计报告书一份，提供设计报告说明书不少于12000字。
（2）外文翻译为不少于20000英文字符，需交翻译外语原文和译稿，中文文献资料检索不少于15篇（其中近五年外文文献不少于3篇）；（3）答辩用PowerPoint进行。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1．第1周—第4周，4周时间收集并阅读毕业设计过程中相关的各种文献资料，开始英文文献的翻译。
提交开题报告并完成开题，开题报告中“设计的目的及意义”至少800字，“基本内容和技术方案”至少400字；第3周检查开题报告；2．第5周—第6周，2周时间，相关研究理论及研究方法学习；3．第7周—第8周，2周时间，掌握理论算法在Matlab软件平台的实现；理解物流设备物理构造及常见故障；完成英文资料翻译；完成论文中期检查；4．第9周—第13周，5周时间，在Matlab软件平台运用BP神经网络对算例对比分析，撰写毕业设计论文；提交电子版论文初稿；5. 第14周—第15周，2周时间，修改完善毕业论文；6. 第16周，1周时间，打印毕业设计论文，整理各项毕业设计材料以及准备答辩用的幻灯片，毕业答辩。
4. 主要参考文献
[1]周啸伟,唐俊刚,陈誉斌,张懿.基于BP神经网络的柴油机振动故障诊断[J].智慧工厂,2019(10):70-73.[2]Zhuanzhe Zhao,Qingsong Xu,Minping Jia. Improved shuffled frog leaping algorithm-based BP neural network and its application in bearing early fault diagnosis[J]. Neural Computing and Applications,2016,27(2).[3]于婷婷. 基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法[D].大连理工大学,2008.[4]张新海,雷勇.BP神经网络在机械故障诊断中的应用[J].噪声与振动控制,2008(05):95-97.[5]韩昕锋,任立坤.基于神经网络的轴承故障预测模型[J].海军航空工程学院学报,2015,30(03):281-285.
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