面向矿用机电设备数字孪生模型的故障特征提取与识别技术

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摘  要： 为满足矿用机电设备的智能化故障诊断需求，基于数字孪生模型提出了一种故障特征提取与识别技术方案。该方案主要包括机电设备的数字孪生建模和故障特征提取与识别两方面。通过卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的混合模型完成数字孪生的建模；使用数据可视化技术和Z⁃score标准化方法对数据进行处理和筛选，利用小波变换方法进行故障特征提取，并设计一种基于CNN的故障识别算法。（剩余8499字）

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