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矿用电动轮自卸卡车制动器异常检测
被引量：
1
1
作者
呼木吉力吐
赵然斌
+1 位作者
孙罡锋
王嘉诺
《湘潭大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第4期78-84,共7页
针对矿用电动轮自卸卡车制动器异常工况检测需求,设计了制动器状态采集系统,并基于长短时记忆(LSTM)网络实现了监测数据的特征提取及异常检测.制动器状态采集系统主要由车载监控端、云服务端、用户端构成,实现制动器的数据采集、数据传...
针对矿用电动轮自卸卡车制动器异常工况检测需求,设计了制动器状态采集系统,并基于长短时记忆(LSTM)网络实现了监测数据的特征提取及异常检测.制动器状态采集系统主要由车载监控端、云服务端、用户端构成,实现制动器的数据采集、数据传输、异常预警等.基于监测数据,采用长短时记忆网络构建了异常工况检测模型,对矿用自卸卡车实况作业产生的多元时间序列数据进行特征提取.模型将早期输入序列信息传播到较后的记忆单元中,有效解决了时序数据的长期依赖性问题.实验结果表明,所提方法对异常工况的识别准确率高于93%,明显优于基于阈值的检测方法.
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关键词
矿用电动轮自卸卡车
制动器异常检测
长短时记忆网络
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职称材料
题名
矿用电动轮自卸卡车制动器异常检测
被引量：
1
1
作者
呼木吉力吐
赵然斌
孙罡锋
王嘉诺
机构
国能准能集团有限责任公司科学技术研究院
湖南美德通用装备有限公司
湖南大学机器人学院
出处
《湘潭大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第4期78-84,共7页
基金
国家自然科学基金(62203159)。
文摘
针对矿用电动轮自卸卡车制动器异常工况检测需求,设计了制动器状态采集系统,并基于长短时记忆(LSTM)网络实现了监测数据的特征提取及异常检测.制动器状态采集系统主要由车载监控端、云服务端、用户端构成,实现制动器的数据采集、数据传输、异常预警等.基于监测数据,采用长短时记忆网络构建了异常工况检测模型,对矿用自卸卡车实况作业产生的多元时间序列数据进行特征提取.模型将早期输入序列信息传播到较后的记忆单元中,有效解决了时序数据的长期依赖性问题.实验结果表明,所提方法对异常工况的识别准确率高于93%,明显优于基于阈值的检测方法.
关键词
矿用电动轮自卸卡车
制动器异常检测
长短时记忆网络
Keywords
mining electric wheel dump-trucks
abnormal detection of brake system
long short-term memory network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
矿用电动轮自卸卡车制动器异常检测
呼木吉力吐
赵然斌
孙罡锋
王嘉诺
《湘潭大学学报（自然科学版）》
CAS
2024
1
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