手机知网 App
24小时专家级知识服务
打 开
矿业工程
手机知网首页
文献检索
期刊
工具书
图书
我的知网
充值中心
面向矿用机电设备数字孪生模型的故障特征提取与识别技术
河南理工大学电气工程与自动化学院;
山西鲁能河曲电煤开发有限责任公司
|
李丁卯
罗珍平
开通知网号
为满足矿用机电设备的智能化故障诊断需求,基于数字孪生模型提出了一种故障特征提取与识别技术方案。该方案主要包括机电设备的数字孪生建模和故障特征提取与识别两方面。通过卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型完成数字孪生的建模;使用数据...
机 构:
河南理工大学电气工程与自动化学院;
山西鲁能河曲电煤开发有限责任公司;
领 域:
矿业工程;
关键词:
煤矿机电设备;
数字孪生模型;
故障特征提取;
故障识别算法;
卷积神经网络;
长短期记忆网络;
诊断精确度;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
(需下载客户端)
0
183
开通会员更优惠,尊享更多权益
下载PDF版
手机阅读本文
下载APP 手机查看本文
现代电子技术
2025年08期
立即查看 >
相似文献
期刊
硕士
博士
会议
报纸
加载中
更多
暂无数据
图书推荐
更多
相关工具书
更多
搜 索