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矿用电动轮自卸卡车制动器异常检测: 收藏
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引用; 《湘潭大学学报（自然科学版）》2024年第4期46卷 78-84页; 作者：呼木吉力吐赵然斌孙罡锋王嘉诺国能准能集团有限责任公司科学技术研究院内蒙古鄂尔多斯010300 湖南美德通用装备有限公司湖南湘潭411101 湖南大学机器人学院湖南长沙410082; 针对矿用电动轮自卸卡车制动器异常工况检测需求,设计了制动器状态采集系统,并基于长短时记忆(LSTM)网络实现了监测数据的特征提取及异常检测.制动器状态采集系统主要由车载监控端、云服务端、用户端构成,实现制动器的数据采集、数据传...; 针对矿用电动轮自卸卡车制动器异常工况检测需求,设计了制动器状态采集系统,并基于长短时记忆(LSTM)网络实现了监测数据的特征提取及异常检测.制动器状态采集系统主要由车载监控端、云服务端、用户端构成,实现制动器的数据采集、数据传输、异常预警等.基于监测数据,采用长短时记忆网络构建了异常工况检测模型,对矿用自卸卡车实况作业产生的多元时间序列数据进行特征提取.模型将早期输入序列信息传播到较后的记忆单元中,有效解决了时序数据的长期依赖性问题.实验结果表明,所提方法对异常工况的识别准确率高于93%,明显优于基于阈值的检测方法.; 来源：详细信息评论

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