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采煤机截割部齿轮故障预测模型设计及试验: 收藏
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引用; 《机械管理开发》2024年第1期39卷 196-197,200页; 作者：岳继敏晋能控股煤业集团同发东周窑煤业有限公司山西左云037103; 井下采煤机结构复杂、工况环境差,容易出现各类故障,且处置难度较大。针对MG1000/2500-WD型采煤机截割部齿轮故障诊断需求,结合卷积神经网络的故障特征提取原理,设计了DCNN故障预测模型,并实施了数据训练及模型测试。测试结果表明:预测...; 井下采煤机结构复杂、工况环境差,容易出现各类故障,且处置难度较大。针对MG1000/2500-WD型采煤机截割部齿轮故障诊断需求,结合卷积神经网络的故障特征提取原理,设计了DCNN故障预测模型,并实施了数据训练及模型测试。测试结果表明:预测模型的故障甄别准确率达到98.17%,故障训练值与标准值的准确率达到99.13%,故障预测具有较高的可靠性,实现了预期的研究目的。; 来源：详细信息评论

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