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矿井带式输送机运行状态预测方法（输送带的分
文章作者：admin 更新时间：2022-03-08 08:51
为了满足矿山带式输送机预测和维护的要求，带式输送机的运行状态预测逐渐成为研究的热点。传感器监测数据与神经网络预测模型相结合是带式输送机运行状态预测的主流方法。然而，使用接触式传感器监测带式输送机的运行状态存在安装不便、数据误差大等问题，导致带式输送机运行状态预测精度低。
带式输送机在不同运行状态下的音频信号存在一定差异：当带式输送机正常运行时，当前时间收集的带式输送机音频信号与前一段时间的音频信号相差不大；带式输送机撕裂，偏差故障时的音频信号与正常运行时的音频信号明显不同。此外，音频信号由非接触式传感器收集，以确保数据的准确性。
滤波降噪带式输送机运行过程中的原始音频信号，提取音频信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征；然后，将MFCC的第一维分量输入残余块优化的卷积神经网络，结合长短记忆网络模型进行离线训练；最后，将带式输送机的实时音频信号特征输入训练有素的预测模型进行在线预测，获得带式输送机运行状态预测结果。
