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基于机器学习的炼铁机械故障诊断系统设计

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摘要摘要：本文设计了一种基于机器学习的炼铁机械故障诊断系统，针对炼铁机械设备的常见故障类型及其影响进行深入分析，探讨了机器学习在故障诊断中的应用价值。论文详细阐述了系统的总体设计，包括功能需求分析和架构设计，重点介绍了基于机器学习的故障诊断模型。该模型采用深度学习和迁移学习技术，结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，实现了高精度的故障识别和预测。在数据采集与预处理环节，运用了高效的数据清洗算法和特征选择方法，为模型训练提供了高质量的输入。特征工程部分应用了自编码器和主成分分析(PCA)等先进技术，有效提取了故障特征。

DOI pd5kxylzrd/8713171

作者林强

机构地区宝钢集团新疆八一钢铁股份有限公司 830000

出处《中国科技人才》 2024年14期

关键词机器学习炼铁机械故障诊断深度学习卷积神经网络长短期记忆网络特征工程

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年10月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技人才

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