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智能煤矿矿用水泵状态检测的研究
文献摘要：
结合智慧矿山的应用背景,针对MD580-70×9这一类型的矿用水泵,从故障判断、故障诊断以及信号预测三个方面出发,希望通过模拟水泵振动信号得到一种较为普适的应用模型,在时域利用模拟水泵进行故障的判断以及基于长短时记忆(LSTM)神经网络对时域信号进行预测,在判断出故障后通过FFT进行时频转换,进而判断出水泵故障类型,实现对矿用水泵进行检测.
文献关键词：
水泵故障检测;深度学习;长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
谢正卿;邱磊;杨丽晴;袁志浩;崔钰豪
作者机构：
中国矿业大学(北京),北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]谢正卿;邱磊;杨丽晴;袁志浩;崔钰豪-.智能煤矿矿用水泵状态检测的研究)[J].现代信息科技,2022(13):155-157,161
A类：
MD580,水泵故障检测
B类：
智能煤矿,矿用,状态检测,智慧矿山,应用背景,故障判断,信号预测,振动信号,应用模型,长短时记忆,时域信号,FFT,时频转换,故障类型,长短期记忆网络
AB值：
0.345324
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