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基于深度学习的煤矿掘进机电设备故障诊断与预防方法研究

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摘要摘要：随着煤矿行业的不断发展，掘进机电设备的稳定运行对于保障矿井安全和提高生产效率至关重要。由于工作环境的恶劣和设备长时间高负荷运行，掘进机电设备故障频发，严重影响了煤矿的正常生产。传统的故障诊断方法依赖于人工经验和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以准确预测和及时处理故障。研究一种基于深度学习的故障诊断与预防方法，能够自动分析设备运行数据，实时监控设备状态，对于提高故障诊断的准确性和预防故障的发生具有重要意义。

DOI 7dm66qxqrj/8425954

作者王华杨传章张永勤

机构地区 37098219760507001X

出处《工程建设标准化》 2024年8期

关键词深度学习煤矿掘进机电设备故障诊断

分类 [建筑科学][建筑理论]

出版日期 2024年07月02日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）