基于深度学习的煤矿地面机电设备运行状态实时监测与分析

本研究致力于开发一种基于深度学习的煤矿地面机电设备运行状态实时监测与分析系统。煤矿地面机电设备运行系统是一个复杂而关键的系统,其稳定性和安全性对整个煤矿生产至关重要。本文设计了一个包含RS485总线和监测分站的系统架构,用于数据采集和实时监测。在数据收集和预处理阶段,本文收集了温度等关键参数的时间序列数据,并进行了有效的数据清洗和标准化。接下来,本文构建了一个深度学习模型,采用长短期记忆网络(LSTM)来处理时间序列数据,以预测设备的未来状态和故障。该模型具有适当数量的隐藏层和神经元,以确保对复杂数据的有效处理。实验结果表明,本文的系统能够高度精准地监测设备状态,及时发现异常情况,并为煤矿生产提供了可靠的保障。