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基于FCM和CNN-BiLSTM-MHA的矿用带式输送机健康状态评估
1
作者
孙琪雅
袁逸萍
+1 位作者
张润泽
陈彩凤
《机床与液压》
北大核心
2025年第7期201-206,共6页
受频繁启停机、负载突变等影响,带式输送机监测数据存在大量噪声、异常值和空值等,从而无法准确表征其运行状态。提出一种基于FCM聚类算法和CNN-BiLSTM-MHA模型的健康状态评估方法。对采集到的多传感器数据,利用动态时间规整进行预处理...
受频繁启停机、负载突变等影响,带式输送机监测数据存在大量噪声、异常值和空值等,从而无法准确表征其运行状态。提出一种基于FCM聚类算法和CNN-BiLSTM-MHA模型的健康状态评估方法。对采集到的多传感器数据,利用动态时间规整进行预处理,采取自适应特征融合方法将降维后的健康指标进行融合;利用FCM聚类分析设备全生命周期退化数据,划分其健康状态;将划分好健康状态的数据输入CNN-BiLSTM-MHA模型进行训练,得到最终的健康状态评估结果。实验结果表明:与CNN和CNN-BiLSTM模型相比,CNN-BiLSTM-MHA模型在准确率、精确率、召回率和F1分数这4个评价指标上表现更优。
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关键词
关矿用带式输送机
健康状态评估
多传感器融合
模糊C均值聚类
CNN-BiLSTM-MHA
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题名
基于FCM和CNN-BiLSTM-MHA的矿用带式输送机健康状态评估
1
作者
孙琪雅
袁逸萍
张润泽
陈彩凤
机构
新疆大学智能制造现代产业学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第7期201-206,共6页
基金
国家自然科学基金项目(72361032)。
文摘
受频繁启停机、负载突变等影响,带式输送机监测数据存在大量噪声、异常值和空值等,从而无法准确表征其运行状态。提出一种基于FCM聚类算法和CNN-BiLSTM-MHA模型的健康状态评估方法。对采集到的多传感器数据,利用动态时间规整进行预处理,采取自适应特征融合方法将降维后的健康指标进行融合;利用FCM聚类分析设备全生命周期退化数据,划分其健康状态;将划分好健康状态的数据输入CNN-BiLSTM-MHA模型进行训练,得到最终的健康状态评估结果。实验结果表明:与CNN和CNN-BiLSTM模型相比,CNN-BiLSTM-MHA模型在准确率、精确率、召回率和F1分数这4个评价指标上表现更优。
关键词
关矿用带式输送机
健康状态评估
多传感器融合
模糊C均值聚类
CNN-BiLSTM-MHA
Keywords
mining belt conveyor
health status assessment
multi-sensor fusion
fuzzy C-means clustering
CNN-BiLSTM-MHA
分类号
TD614 [矿业工程—矿山机电]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FCM和CNN-BiLSTM-MHA的矿用带式输送机健康状态评估
孙琪雅
袁逸萍
张润泽
陈彩凤
《机床与液压》
北大核心
2025
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