基于智能评估技术的煤矿机电设备健康诊断系统设计
作者机构：贵州能源集团盘江精煤股份公司火烧铺矿
出 版 物：《中国机械》 (Machine China)
年 卷 期：2024年第17期
页 面：42-45页
学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学]
主 题：煤矿机电运维 深度对抗迁移学习 智能诊断 注意力机制 系统设计
摘 要：随着智能矿山建设要求不断推进，智能化设备越来越多，对于煤矿机电设备的故障诊断和预测技术也需要进一步提升智能性。基于此，为了进一步提升煤矿机电设备的诊断和健康预测准确性和维护效率，以信号处理和深度学习算法作为理论技术支持，分析煤矿提升机设备关键部件出现多传感信号变工况时发出的频响应特征，提出一种基于深度学习的智能诊断提升机系统模型，有效提高煤矿提升机运行状态的健康诊断的准确率。仿真结果显示，基于深度学习的智能检测系统对于煤矿提升机设备的全过程运行数据有着良好的分析功能，充分满足煤矿机电设备监控看板、维保管理及知识管理等多个场景的需求，可以实现煤矿机电设备健康安全运行监测。
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