【摘 要】
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为了提升乳化液泵故障诊断的准确率,采用深度残差网络诊断乳化液泵故障。首先通过煤矿综采工作面智慧云平台收集乳化液泵正常状态和故障状态下的6种参数,提取一定时间间隔内
【机 构】
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太原理工大学机械与运载工程学院,煤矿综采装备山西省重点实验室,山西汾西华益实业有限公司
【基金项目】
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山西省科技基础条件平台项目(201805D141002),山西省重点研发项目(201903D121064)。
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为了提升乳化液泵故障诊断的准确率,采用深度残差网络诊断乳化液泵故障。首先通过煤矿综采工作面智慧云平台收集乳化液泵正常状态和故障状态下的6种参数,提取一定时间间隔内每种参数的12个特征值,得到6种参数的共计72个时域特征。然后构造训练集和测试集,输入深度残差网络进行训练和验证。实验验证中,将深度残差网络与DNN、CNN和9层CNN进行比较,结果表明诊断准确率达到了99.212%,优于相比较的其他方法。最后通过t-SNE可视化技术对深度残差网络各网络层的输出进行降维,分析二维散点图和故障类别之间的关系。该方法
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