【摘 要】
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针对现有盾构机维护手段仍以定期维护和事后维护为主的问题，并结合如今流行的深度学习模型LSTM（Long—short—Memory）循环神经网络，本文提出一种适用于盾构机的故障预测系统。系
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针对现有盾构机维护手段仍以定期维护和事后维护为主的问题，并结合如今流行的深度学习模型LSTM（Long—short—Memory）循环神经网络，本文提出一种适用于盾构机的故障预测系统。系统采用分层结构，包括设备配置层，数据整合层，故障预测层及可视化层。通过整合盾构机实时的相关数据源数据，利用数据分析工具进行关键部件的特征参数选取，并以可视化的方式将系统的诊断结果显示在界面上。分层设计模式降低了系统耦合度，提高了预测系统的通用性。
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