摘要
摘要:本文研究了基于人工智能(AI)的煤矿胶带机故障预测与诊断系统。首先,分析了传统故障预测与诊断方法及其局限性,讨论了AI技术在工业领域的应用现状。接着,详细设计了AI故障预测与诊断系统的架构,包括数据采集与预处理、模型选择与训练等关键环节。然后,探讨了系统的集成与部署过程,以及模型的在线更新与维护机制。最后,通过实际应用案例,评估了系统在故障预测准确率、效率和经济效益方面的表现。研究表明,基于AI的故障预测与诊断系统能有效提升煤矿生产设备的可靠性与经济效益。
出版日期
2024年07月31日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)