【摘 要】
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矿山大型固定机械，如提升机和主通风机等是煤矿安全生产的至关重要设备。由于矿山机械的工作环境非常恶劣，机械故障点比较隐蔽，且故障原因具有多样性特征，导致诊断难度较高。提出基于深度学习的矿山机械集群故障智能诊断方法。利用深度学习中的卡尔曼滤波对矿山机械集群振动信号完成降噪处理。利用深度神经网络中的卷积核提取故障信号特征，将提取的特征输入到深度神经网络模型中计算出准则函数。根据准则函数实现故障类型聚类处
【基金项目】
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2022年内蒙古自治区高等学校科学研究重点项目（NJZZ22296）； 2021年呼伦贝尔学院重点专项课题（2021KZZD03）； 2021年度呼伦贝尔学院专项课题（2021KZYB02）；
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矿山大型固定机械，如提升机和主通风机等是煤矿安全生产的至关重要设备。由于矿山机械的工作环境非常恶劣，机械故障点比较隐蔽，且故障原因具有多样性特征，导致诊断难度较高。提出基于深度学习的矿山机械集群故障智能诊断方法。利用深度学习中的卡尔曼滤波对矿山机械集群振动信号完成降噪处理。利用深度神经网络中的卷积核提取故障信号特征，将提取的特征输入到深度神经网络模型中计算出准则函数。根据准则函数实现故障类型聚类处理，输出故障分类结果，完成矿山机械集群故障的智能诊断。实验结果表明，所研究方法的智能诊断准确率可稳定在95%以上，故障诊断的耗时平均为45.3ms,机械设备集群故障诊断的振动信号频率与实际信号完全一致。
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