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基于GAF-ResNeXt的偏心辊式破碎机状态识别方法

毛逸维 叶龙 吴叶伟 刘万华 王帅 热孜艳木·吐尔逊

重型机械Issue(4):55-59,5.
重型机械Issue(4):55-59,5.

基于GAF-ResNeXt的偏心辊式破碎机状态识别方法

State identification method of eccentric roll crusher based on GAF-ResNeXt

毛逸维 1叶龙 2吴叶伟 1刘万华 2王帅 3热孜艳木·吐尔逊1

作者信息

  • 1. 吉林大学机械与航空航天工程学院,吉林 长春 130025
  • 2. 北方重工集团有限公司,辽宁 沈阳 110000
  • 3. 吉林大学生物与农业工程学院,吉林 长春 130025
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摘要

Abstract

Eccentric roller crushers need to operate continuously for long periods in harsh environments,making the state recognition of eccentric roller crushers crucial for ensuring their safe,stable,and efficient operation.This paper establishes an operational condition dataset for eccentric roller crushers based on experimental data,designs a state recognition method for eccentric roller crushers using GAF-ResNeXt,and validates the effectiveness of the recognition method through the dataset.

关键词

偏心辊式破碎机/格拉姆角场/卷积神经网络/状态识别

Key words

eccentric roller crusher/gram angle field/convolutional neural network/state recognition

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

毛逸维,叶龙,吴叶伟,刘万华,王帅,热孜艳木·吐尔逊..基于GAF-ResNeXt的偏心辊式破碎机状态识别方法[J].重型机械,2024,(4):55-59,5.

基金项目

国家自然科学基金项目(No.52375098) (No.52375098)

沈阳市揭榜挂帅项目"偏心辊式破碎机关键技术攻关"(No.22316120) (No.22316120)

重型机械

1001-196X

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