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带式输送机机械故障深度迁移学习诊断方法
1
作者
刘文峰
王荣振
+2 位作者
董杰
靳晓伟
范澄澄
《煤矿机械》
2024年第9期153-156,共4页
带式输送机早期机械故障诊断面临现场环境噪声干扰和工况多变等问题。提出了基于深度迁移学习的带式输送机早期机械故障诊断模型。首先利用集成经验模态分解(EEMD)对振动信号进行预处理,得到振动信号的时频特征组图和时频统计特征参数集...
带式输送机早期机械故障诊断面临现场环境噪声干扰和工况多变等问题。提出了基于深度迁移学习的带式输送机早期机械故障诊断模型。首先利用集成经验模态分解(EEMD)对振动信号进行预处理,得到振动信号的时频特征组图和时频统计特征参数集;然后构建了一种ResNet与Transformer相结合的融合特征提取网络,提取振动信号的局部和全局时频特征;设计了基于域对抗神经网络的深度迁移方法对融合特征提取网络进行优化,以提升模型对变工况场景的适应能力;最后设计了基于物联网的带式输送机早期故障诊断和预测性维护系统,能够有效地提升带式输送机的生产效率和管理水平。
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关键词
带式输送机
故障诊断
迁移学习
深度学习
EEMD
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职称材料
题名
带式输送机机械故障深度迁移学习诊断方法
1
作者
刘文峰
王荣振
董杰
靳晓伟
范澄澄
机构
内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司
中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心
兖矿能源集团股份有限公司
出处
《煤矿机械》
2024年第9期153-156,共4页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0804400,2017YFC0804401)。
文摘
带式输送机早期机械故障诊断面临现场环境噪声干扰和工况多变等问题。提出了基于深度迁移学习的带式输送机早期机械故障诊断模型。首先利用集成经验模态分解(EEMD)对振动信号进行预处理,得到振动信号的时频特征组图和时频统计特征参数集;然后构建了一种ResNet与Transformer相结合的融合特征提取网络,提取振动信号的局部和全局时频特征;设计了基于域对抗神经网络的深度迁移方法对融合特征提取网络进行优化,以提升模型对变工况场景的适应能力;最后设计了基于物联网的带式输送机早期故障诊断和预测性维护系统,能够有效地提升带式输送机的生产效率和管理水平。
关键词
带式输送机
故障诊断
迁移学习
深度学习
EEMD
Keywords
belt conveyor
fault diagnosis
transfer learning
deep learning
EEMD
分类号
TD528.1 [矿业工程—矿山机电]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带式输送机机械故障深度迁移学习诊断方法
刘文峰
王荣振
董杰
靳晓伟
范澄澄
《煤矿机械》
2024
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