小波分析与SVM结合的控制图模式识别技术

"基于小波分析和SVM的控制图模式识别 (2010年) - 中国机械工程第21卷第13期" 本文是工程技术领域的学术论文，主要探讨了如何提升控制图模式识别的准确性，特别是针对混合控制图模式。控制图是一种常用的统计过程控制工具，用于监测生产过程中的质量特性，识别异常模式，以便及时发现并纠正潜在的问题。 研究中，作者吴常坤和赵丽萍提出了一种结合小波分析和支持向量机（SVM）的方法。小波分析是一种数学工具，能够对复杂信号进行多尺度分析，分解成不同频率的成分。在这里，它被用来对工序质量特征数据进行小波包分解，从而提取出低频逼近序列和各频带的能量信息。这些信息包含了数据的局部细节和全局趋势，有助于识别控制图中的各种模式。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，常用于分类任务。在本研究中，SVM被用作分类器，接收由小波分析得到的特征作为输入。通过训练SVM，可以分别识别控制图中的趋势信号、阶跃信号和周期信号。这些信号代表了生产过程中可能存在的不同类型的异常，如持续的渐变、突然的变化或有规律的波动。 传统控制图模式识别方法可能难以准确处理混合模式，即同时包含多种异常类型的情况。而本文提出的这种方法通过结合小波分析的精细分解能力和SVM的高效分类能力，提高了对混合控制图模式的识别精度。经过仿真实验，该方法的表现优于传统方法，显示出了更高的识别准确率。 这项工作为工业生产过程的质量控制提供了新的思路，利用先进的数据分析技术改进了传统控制图的性能，有助于更早地检测到生产过程中的问题，从而提升产品质量和生产效率。这一方法的应用前景广阔，尤其是在需要实时监控和异常检测的领域，例如制造业、半导体行业以及质量管理等。