基于小波神经网络的工业现场信号处理方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代工业的快速发展，工业生产过程日益复杂化和自动化，对工业现场信号处理提出了更高的要求。

准确、高效地处理工业现场信号，对于保障工业生产安全、提高产品质量、降低生产成本具有重要意义。

本选题研究旨在探索基于小波神经网络的工业现场信号处理方法，以期提高信号处理的效率和精度，为工业智能化发展提供技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，小波神经网络在信号处理领域的应用研究日益增多，取得了一定的成果，但也存在一些挑战。

1. 国内研究现状

国内学者在小波神经网络应用于信号处理方面做了大量研究，并在故障诊断、图像识别等领域取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.小波分析理论研究：深入研究小波变换的原理、特点和应用，重点关注小波基函数的选择、小波分解层数的确定等关键问题，为小波神经网络的构建奠定理论基础。

2.人工神经网络理论研究：研究常见的神经网络模型，如bp神经网络、rbf神经网络等，以及相关的学习算法，如梯度下降法、遗传算法等，为小波神经网络的设计和训练提供技术支撑。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解小波分析、神经网络、工业现场信号处理等方面的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.理论研究阶段：深入研究小波分析和神经网络的理论知识，包括小波变换、神经网络模型、学习算法等，为小波神经网络的构建和应用奠定基础。

3.算法设计阶段：根据工业现场信号的特点，设计基于小波神经网络的信号处理方法，包括网络结构设计、参数优化、训练算法改进等，以提高算法的性能和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种改进的小波神经网络结构：针对现有小波神经网络结构存在的不足，结合工业现场信号的特点，提出一种改进的小波神经网络结构，以提高网络的信号处理能力。

2.研究基于改进小波神经网络的信号降噪方法：利用改进的小波神经网络对工业现场信号进行降噪处理，以提高信号的信噪比，为后续的信号分析和处理奠定基础。

3.研究基于改进小波神经网络的信号特征提取方法：利用改进的小波神经网络提取工业现场信号的特征，以提高特征的表达能力，为后续的信号分类和识别提供依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘天时,陈佳,何怡刚,等. 基于小波神经网络和遗传算法的模拟电路故障诊断[j]. 电子测量技术,2021,44(15):147-152.

[2] 王浩,杜军,李龙,等. 基于emd-小波阈值-bp神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[j]. 仪表技术与传感器,2021(05):113-117.

[3] 李守玉,叶青. 基于小波包变换和神经网络的光伏阵列故障诊断[j]. 电力系统保护与控制,2020,48(23):154-161.