【摘 要】
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文章提出了基于数字孪生技术进行煤矿用装备的预测性维护方案，并以矿用煤炭生产装备刮板输送机中的电机轴承状态预测为例，对文中提到的方法进行了实验验证，通过设计预测性维护模型、运行动力学模型，结合深度学习与多维度映射关系表，对孪生体故障模拟数据进行分析，并对比真实故障数据值，获得了较好的实验验证结论，为矿用装备进行预测性诊断提供了可信方案。
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文章提出了基于数字孪生技术进行煤矿用装备的预测性维护方案，并以矿用煤炭生产装备刮板输送机中的电机轴承状态预测为例，对文中提到的方法进行了实验验证，通过设计预测性维护模型、运行动力学模型，结合深度学习与多维度映射关系表，对孪生体故障模拟数据进行分析，并对比真实故障数据值，获得了较好的实验验证结论，为矿用装备进行预测性诊断提供了可信方案。
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