简介:摘要:煤炭生产过程中有各种机械器件,机电器件技术能否出现问题,是衡量煤炭生产质量的关键因素。煤炭机械器件技术和管理问题出现许多难题,如管理机构陈旧、管理技术体系不足、管理技术不够这种,加大了机电设备常见问题、安全事故出现的概率,影响煤炭生产质量和安全性,所以积极采取相应防范措施处理现存难题具有很大现实意义。本文主要分析洗煤厂机电设备管理及维护。
简介:溜槽堵塞作为工业生产中的一种常见问题,不仅影响生产效率还可能导致安全隐患,因此实时准确地检测溜槽堵塞状态具有重要意义.然而传统的检测方法在实际应用中存在诸多问题与挑战,如精度不高、依赖人工干预等.文章基于音频信息构建结合了 WaveNet 和 GRU 的WaveGNet深度网络模型,通过提取分析声音信号寻找溜槽堵塞的特征,以实现准确的堵塞检测.WaveNet能够提取高质量的声音信号特征,而GRU网络则能够捕获声音序列中的时间关系.通过将两者融合以更好地理解声音信号,在时间和频率维度上进行更准确的分析,揭示与堵塞状态相关的模式从而提高检测的准确性和鲁棒性.通过声音信息直接捕获堵塞状态,减少了人工干预的需求且具备实时性.该方法有望为工业生产中的溜槽堵塞检测提供一种创新、高效且可靠的解决方案,在实际应用中具有重大潜力.