基于多源域迁移学习的带式输送机剩余寿命预测方法

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摘要：煤矿开采过程中，带式输送机运行环境恶劣、工况复杂，致使获得的传感监测数据量有限且存在大量噪声干扰，严重限制了其剩余寿命预测的准确度。针对该问题，提出了一种多源域迁移学习剩余寿命预测方法，充分利用煤矿运输过程中积累的带式输送机多工况数据，以达到准确预测其关键零部件托辊轴承剩余寿命的目的。首先构建集成多尺度卷积神经网络和双向门控循环单元（MCNN-BiGRU）的设备退化特征提取模型，对单工况数据进行特征提取挖掘，并使用PSO算法确定模型超参数。（剩余20311字）

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