论文部分内容阅读
监视的状况是在生产过程自动化的一个很重要的方面。任何东西一个用机器制造的过程失灵将败坏生产质量和效率。这篇论文在磨过程监视论述支持向量机器的一个应用程序。论文以磨行为的概述开始。磨擦力量通过短时间 Fourier 变换(STFT ) 被分析为监视的状况识别特征。支持向量机器(SVM ) 方法论为不同车轮的分类作为一个强大的工具被介绍穿状况。在与可得到的信号数据训练以后， SVM 能识别一个磨擦过程的状态。为使用 SVM 磨过程监视的要求和策略被讨论，当例子的结果说明 SVM 能怎么有效在决定车轮纠正生活时