【摘 要】
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作为机械化采煤的主要设备,保证滚筒式采煤机稳定运行的重点是摇臂齿轮箱的可靠性。利用深度学习中的长短时记忆模型(Long short-term memory neural network,LSTM)对实际工
【机 构】
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内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古科技大学工程训练中心
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金面上项目(编号:2017MS0509)
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作为机械化采煤的主要设备,保证滚筒式采煤机稳定运行的重点是摇臂齿轮箱的可靠性。利用深度学习中的长短时记忆模型(Long short-term memory neural network,LSTM)对实际工程环境下的摇臂齿轮箱寿命进行了预测。实验所用数据集采集于内蒙古西部某矿场采煤机摇臂齿轮箱,包含了采煤机摇臂齿轮箱主齿由初始状态到齿面发生较大磨损的全部数据。实验表明,该网络在摇臂齿轮箱寿命预测中效果较好,具有一定的可行性。
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