复杂机械是动力学有效的工具
在对发动机的燃烧振动信号进行分析时，利用基于相空间重构的GMDH方法构造出来的动力学模型对振动信号进行拟合时+，比利用指数平滑、滑动平均、自回归方法构造出来的模型要好。随着研究的深入，我们认为雷蒙磨粉机厂家该方法将为复杂机械系统的状态预测提供一个行之有效的工具，为机械故障诊断提供了新思路、新方法。
支持向量机建模技术及其设备寿命预测方法在设备状态监测与故障诊断领域，状态预测主要用于估计故障的传播、发展，并对设备的劣化趋势做出预报，是进行事故预防和进行无破坏性检测的主要手段，破碎机价格能帮助维修人员早期发现异常，迅速查明故障原因，预测故障影响，从而有针对性地进行状态或视情维修，延长检修周期，缩短检修时间。
因此，研究开发有效的早期故障，智能预示理论与技术，具有重要的科学意义和应用价值。支持向量机( SVM)是在统计学习理论和结构风险最小化原则基础上发展出的新型学习机器，也是统计学习理论中最年轻、球磨机厂家最实用的部分。SVM是一种新的非常有发展前景的分类和回归技术，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络等已有的学习算法。其核心内容是在1992一1995年间提出的，目前仍处在不断发展阶段。