欢迎访问纺织科技进展杂志网站!
2024年4月26日 星期五
/div>
首 页
期刊介绍
期刊导读
编委会
投稿指南
期刊订阅
广告合作
联系我们
论文重合自检
英文版
期刊导读
2024年期刊
2021年期刊
2013年期刊
2022年期刊
2016年期刊
2019年期刊
2014年期刊
2020年期刊
2023年期刊
2017年期刊
2018年期刊
2015年期刊
请用手机扫描二维码
关注纺织科技进展杂志
论文检索:
作者:
日期:
请选择
2024
2021
2013
2022
2016
2019
2014
2020
2023
2017
2018
2015
请选择
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2018年期刊
您当前的位置:首页 - 期刊导读 - 2018年期刊
2018年1期
2018年2期
2018年3期
2018年4期
2018年5期
2018年6期
2018年7期
2018年8期
2018年9期
2018年10期
2018年11期
2018年12期
机器学习技术在织机运行状况预测中的应用
作者:
侯 涛
时间:
2018/7/4
浏览:
3831
次
摘 要:
为了延长经编机使用寿命,将主成分分析理论、距离判别法等在内的机器学习技术引入经编机生产实时监测与故障预测系统,以提高运转状态预测活动在生产环境复杂多变条件下的适应能力,并赋予其故障预测智能性。在反复实验基础上分析了经编织机故障预测的各类指标,建立了基于距离判别法的经编织机故障预测模型。结果表明,利用距离判别法构建的故障预测模型预测精度高,预测结果受外界干扰较小,能够取得较好的预测效果;在确保织机正常运转上,具有一定的实用性和可靠性。
关键词:
经编机故障预测;主成分分析;距离判别法;机器学习技术
作 者:
侯 涛(西安工程大学)
下载附件:
机器学习技术在织机运行状况预测中的应用
论文格式
|
审稿流程
|
摘要撰写
|
参考文献
|
广告合作
|
联系我们
未经许可:禁止转载、复制或建立镜像,如有违反,追究法律责任
版权归四川省纺织科学研究院有限公司 电话/传真:028-87779123 87789462 蜀ICP备
2021028412号-1
V设计提供技术支持
地址:成都市金牛高新技术产业园区天龙大道1166号