基于卷积神经网络的采煤机故障分类与预测研究

利用卷积神经网络收敛速度快的特点，采集采煤机的运行状态参量并对此进行故障预测与分类研究。实验表明，故障分类准确率达到98.67%，在绝大多数采集时间点，模型的预测值与实际值基本没有误差，所以，设计的基于卷积神经网络的采煤机故障分类与预测模型有助于现场工作人员对故障进行分析与处理。