摘要
煤矿井下电气设备故障频发,严重威胁煤矿安全生产。本文针对煤矿井下电气设备的特点,设计了一套基于深度学习的自动化控制系统。该系统采用一维CNN和LSTM等模型,实现了高精度的设备故障诊断和剩余寿命预测。同时,引入了自注意力机制和双目标优化策略,进一步提升了系统性能。仿真实验表明,该系统能够准确识别设备故障类型,可靠预测其剩余寿命,为实现煤矿智能化管理和预测性维护提供了重要支撑。
出处
《电气技术与经济》
2025年第2期19-21,共3页
Electrical Equipment and Economy
