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任务书
一、任务背景与目的
钢丝绳输送带作为传统的大型输送设备之一，广泛应用于矿山、电厂、港口等工业领域。然而，长期使用和高强度的工作条件容易导致钢丝绳输送带的早期故障问题，给生产和安全带来潜在的威胁。因此，早期故障诊断成为了钢丝绳输送带维护管理的关键问题。
本研究旨在基于改进的经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）和支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）方法，开展钢丝绳输送带早期故障的诊断研究。具体目标如下：
，分析早期故障的相关特征和指标。
（EEMD）方法，提高其在钢丝绳输送带信号处理中的效果。
，建立故障特征与故障类型之间的关联。
，并进行实验验证其有效性和准确性。
二、研究内容与方法
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通过对钢丝绳输送带工作原理、工作条件和常见故障进行研究分析，确定早期故障的相关特征和指标。主要包括运行速度、张力变化、减速度等。
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针对钢丝绳输送带信号的非线性特点和噪声干扰问题，改进EEMD方法，提高其在信号处理中的效果。主要包括选择合适的分解次数、调整模态函数中的噪声评估参数等。
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提取钢丝绳输送带信号中的特征参数，并与故障类型进行关联分析，构建LSSVM模型。通过训练模型，实现故障特征与故障类型的准确识别。
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基于EEMD和LSSVM方法，设计钢丝绳输送带早期故障诊断算法。通过实验验证算法的有效性和准确性，为实际应用提供技术支持。
三、研究计划与预期成果
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2019年1月-2019年3月：钢丝绳输送带工作特点与故障分析
2019年4月-2019年6月：改进EEMD方法，并提取钢丝绳输送带信号特征
2019年7月-2019年9月：建立LSSVM模型，进行模型训练和测试
2019年10月-2019年12月：设计早期故障诊断算法，并进行实验验证
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（1）论文：完成有关钢丝绳输送带早期故障诊断研究的相关论文，并提交SCI或EI检索的学术期刊。
（2）软件工具：设计开发钢丝绳输送带早期故障诊断算法的软件工具，为实际应用提供技术支持。
（3）实验数据：完成钢丝绳输送带早期故障诊断实验，并整理相关数据，为后续研究提供参考。
四、研究团队与预算安排
本研究需要组建一个跨学科的研究团队，包括机械、电气、信号处理等专业背景的研究人员。预计研究所需经费为10万元，主要用于团队成员的劳务费、实验设备购置、实验材料等。
五、研究进度与措施
为保证研究任务的顺利进行，制定以下措施：
（1）每周召开研究进展会议，及时交流和讨论研究进展和存在的问题。
（2）每个月汇报研究进展情况，评估进度和成果。
（3）定期参加相关学术会议，了解领域内最新研究成果，拓展研究思路。
（4）加强与相关企业和研究机构的合作，获取实际数据和提高研究的实际应用性。
以上内容为《基于EEMD和LSSVM的钢丝绳输送带早期故障诊断研究任务书》，旨在通过改进的信号处理方法和机器学习模型，实现对钢丝绳输送带早期故障的准确诊断，提高设备的可靠性和安全性。希望通过本研究，为相关领域的工程实践提供有益的指导和支持。