基于深度学习的煤矿地面电气设备状态监测与预测

针对煤矿地面电气设备的状态监测与预测问题,本研究提出了一种结合全连接神经网络和门控循环单元的深度学习方法。在状态监测方面,利用FCNN的强大特征学习能力,通过处理传感器收集的一维特征向量,实现了对电气设备当前状态的准确判断。在预测方面,采用门控循环单元来处理时间序列数据,凭借其简化的循环结构和高效的信息传递机制,成功预测了电气设备的未来状态。通过这两种方法的结合,本文不仅实现了对煤矿地面电气设备当前状态的实时监测,还能有效预测其未来状态,为设备的维护和故障预防提供了强有力的技术支持。