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基于改进循环神经网络的煤矿电能故障检测研究
  • 31
  • 作者

    张振宇

  • 单位

    煤炭科学技术研究院有限公司煤矿应急避险技术装备工程研究中心北京市煤矿安全工程技术研究中心

  • 摘要
    为缩短煤矿井下电能故障检测时间、降低漏报率，设计并实现了一种基于改进循环神经网络的煤矿电能故障检测方法。综合使用门控循环单元(GRU)和多层感知器等技术搭建神经网络，学习和提取具有时间先后顺序的采样数据中潜在的相互依赖关系。通过在实验室中进行测试以及在实际生产环境中进行部署后发现，该方法行之有效，极大地缩短了煤矿井下电能故障的检测时间，降低了漏报率。
  • 关键词

    GRU循环神经网络电能故障故障检测

  • 基金项目(Foundation)
    国家重点研发计划(2021YFB3201905)；煤炭科学技术研究院有限公司新产品新工艺开发项目(2023CG-ZB-11)；
  • 文章目录
    0 引言
    1 煤矿电能故障检测基础设计
    2 神经网络模型设计
    3 训练与应用
    4 性能测试
    5 结语
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