LSTM网络在采煤机摇臂齿轮箱寿命预测中的应用

• 作者: 刘文广 杨兰柱 秦波
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 采煤机 摇臂齿轮箱 LSTM网络 寿命预测
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 168-170
• 页数: 3页
• 分类号: TD421
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.11.050

摘要

作为机械化采煤的主要设备,保证滚筒式采煤机稳定运行的重点是摇臂齿轮箱的可靠性.利用深度学习中的长短时记忆模型(Long short-term memory neural network,LSTM)对实际工程环境下的摇臂齿轮箱寿命进行了预测.实验所用数据集采集于内蒙古西部某矿场采煤机摇臂齿轮箱,包含了采煤机摇臂齿轮箱主齿由初始状态到齿面发生较大磨损的全部数据.实验表明,该网络在摇臂齿轮箱寿命预测中效果较好,具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦波		46	199	7.0	12.0
2	杨兰柱		8	10	2.0	3.0
3	刘文广		17	55	4.0	7.0