復雜機械是動力學有效的工具

　　在對發動機的燃燒振動信號進行分析時，利用基于相空間重構的GMDH方法構造出來的動力學模型對振動信號進行擬合時+，比利用指數平滑、滑動平均、自回歸方法構造出來的模型要好。隨著研究的深入，我們認為雷蒙磨粉機廠家該方法將為復雜機械系統的狀態預測提供一個行之有效的工具，為機械故障診斷提供了新思路、新方法。

　　支持向量機建模技術及其設備壽命預測方法在設備狀態監測與故障診斷領域，狀態預測主要用于估計故障的傳播、發展，并對設備的劣化趨勢做出預報，是進行事故預防和進行無破壞性檢測的主要手段，破碎機價格能幫助維修人員早期發現異常，迅速查明故障原因，預測故障影響，從而有針對性地進行狀態或視情維修，延長檢修周期，縮短檢修時間。

　　因此，研究開發有效的早期故障，智能預示理論與技術，具有重要的科學意義和應用價值。支持向量機( SVM)是在統計學習理論和結構風險最小化原則基礎上發展出的新型學習機器，也是統計學習理論中最年輕、球磨機廠家最實用的部分。SVM是一種新的非常有發展前景的分類和回歸技術，可以替代多層感知機、RBF神經網絡和多項式神經網絡等已有的學習算法。其核心內容是在1992一1995年間提出的，目前仍處在不斷發展階段。