基于深度学习与SOM神经网络融合的采煤机截齿寿命预测研究

• 作者: 曹怀建 贾永森 刘毅 翟伟 王李进
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 采煤机截齿寿命 声峰值信号 均方声信号 SOM神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 试验·研究|Experiment Research
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TD421.54
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202202020

摘要

选取不同磨损尺寸的声发射信号,采用多种特征采样和SOM神经网络训练信号,通过深度学习和SOM神经网络的融合,预测采煤机截齿寿命.BP神经网络的预测结果误差为2.50％,SOM神经网络预测结果误差为1.02％.为准确预测采煤机截齿寿命提供了参考.