摘要
本研究聚焦于利用深度学习技术进行煤矿掘进机电设备的故障诊断与预防,旨在提高故障检测的准确性和效率。针对煤矿掘进机电设备在恶劣环境下运行时面临的故障风险,本文采用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)两种深度学习模型来分析和处理传感器数据。基于实验验证,表明深度学习在煤矿掘进机电设备故障诊断和预防领域具有很高的应用价值,为煤矿行业提供了更安全、高效的故障诊断和预防解决方案。
出处
《电气技术与经济》
2024年第5期359-361,共3页
Electrical Equipment and Economy
