| 注册
首页|期刊导航|太原理工大学学报|基于卷积神经网络的矿井提升机制动系统故障诊断方法

基于卷积神经网络的矿井提升机制动系统故障诊断方法

李娟莉 闫方元 梁思羽 李博 苗栋

太原理工大学学报2022,Vol.53Issue(3):524-530,7.
太原理工大学学报2022,Vol.53Issue(3):524-530,7.DOI:10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2022.03.019

基于卷积神经网络的矿井提升机制动系统故障诊断方法

Fault Diagnosis Method of Mine Hoist Braking System Based on Convolutional Neural Network

李娟莉 1闫方元 2梁思羽 1李博 2苗栋1

作者信息

  • 1. 太原理工大学 机械与运载工程学院,太原 030024
  • 2. 太原理工大学 煤矿综采装备山西省重点实验室,太原 030024
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/矿井提升机/制动系统/故障诊断/卷积神经网络

分类

机械制造

引用本文复制引用

李娟莉,闫方元,梁思羽,李博,苗栋..基于卷积神经网络的矿井提升机制动系统故障诊断方法[J].太原理工大学学报,2022,53(3):524-530,7.

基金项目

山西省自然科学基金面上资助项目(201901D111056) (201901D111056)

山西省回国留学人员科研资助项目(2020-034) (2020-034)

山西省"1331"工程资助 ()

太原理工大学学报

OA北大核心CSTPCD

1007-9432

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文