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。
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）
