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基于液压支架试验智能化过程中的AI研究与应用
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摘要
本文聚焦液压支架试验全流程,研究人工智能的适配性应用路径。针对试验方案设计,提出基于CNN迁移学习生成模型,调用历史数据实现方案自动优化;针对实时监控,构建LSTM时序预测模型,实现载荷、应力等参数的异常提前预警;针对故障诊断,设计融合随机森林与注意力机制的分类模型,提升产品使用寿命和密封失效、结构应力超标等故障的识别准确率,为液压支架试验智能化升级提供技术支撑。
作者
贺亮
机构地区
中煤北京煤矿机械有限责任公司
出处
《互联网周刊》
2025年第23期53-55,共3页
China Internet Week
关键词
液压支架试验
人工智能
LSTM
迁移学习
故障诊断
分类号
TD355 [矿业工程—矿井建设]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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