基于卷积神经网络的公路养护设备健康监测与故障诊断技术研究

针对传统养护机械设备健康监测与故障诊断方法故障诊断准确率低的问题，在总结目前公路养护机械设备的健康监测与故障诊断方法的基础上，提出一种新的健康监测与故障诊断方法,并进行仿真实验来验证诊断方法的有效性和准确率。该方法采用机器学习算法，建立数据训练模型，实现对机械设备健康状态的监测和预测。同时，还可以利用故障诊断技术，通过对异常数据的分析和处理，准确判断机械设备的故障原因。仿真实验的结果表明，新提出的健康监测与故障诊断方法具有较高的准确性和可靠性，在公路养护机械设备中具有较好的应用前景。