机器学习技术在织机运行状况预测中的应用

• 作者: 侯涛
• 来源期刊: 纺织科技进展
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 23-25,30
• 页数: 4页
• 分类号: TS183.3
• 字数: 3048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0356.2018.09.008

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯涛	西安工程大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0