SVM与模糊专家系统提升机械加工工序质量诊断精度

本文主要探讨了"基于SVM和模糊专家系统的机械加工工序质量诊断"这一关键技术领域。作者吴常坤，作为一名助理工程师，专注于机械加工质量诊断以及汽车覆盖件CAPP系统和电梯信息采集系统的研发，他的研究背景显示他对制造业的深入理解。文章旨在提高产品质量控制能力，通过创新地将支持向量机（SVM）与模糊专家系统相结合，设计出一种新型的机械加工工序质量诊断方法。 SVM是一种强大的机器学习算法，以其在高维空间中的高效分类和回归能力而著称，特别适用于处理小样本、非线性和高维度数据。在机械加工过程中，SVM可以用来建立一个模型，根据输入的工艺参数和产品质量数据，有效地识别可能导致质量波动的异常误差源。这种模型能够捕捉数据中的关键特征，并形成一个决策边界，使得新数据点可以准确地归类到不同的质量类别。 模糊专家系统则是借鉴了人类专家的经验和知识，通过模糊逻辑来处理不确定性问题。它能模拟人类专家的判断过程，通过模糊规则库和模糊推理机制，对复杂的质量诊断问题提供灵活且直观的解决方案。当机械加工过程中的数据存在模糊或不精确的情况时，模糊专家系统能够更好地适应并处理这些复杂性。 结合SVM的精确性与模糊专家系统的灵活性，这种方法不仅提高了诊断的准确性，还能有效应对实际生产环境中可能出现的复杂情况。文章通过实例分析展示了这种方法相对于传统工序质量诊断方法的显著优势，证明了其在提高生产效率和产品质量方面的潜力。 关键词部分提到了"工序质量诊断"，这是制造业的核心关注点，反映了对整个生产流程中每个步骤质量把控的需求。"SVM"和"模糊理论"的联合应用则明确了技术的核心技术路径，而"专家系统"作为载体，强调了这种方法的人工智能支持。 这篇首发论文在机械工程领域具有重要价值，为机械加工工序质量控制提供了新的思路和工具，对于优化制造过程、降低废品率以及提升企业竞争力具有积极的推动作用。