基于深度学习的煤矿井下电气设备自动化控制技术研究  

作　　者：李灿 

机构地区：[1]兖矿能源集团股份有限公司山东煤炭科技研究院分公司

出　　处：《电气技术与经济》2025年第2期19-21,共3页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：煤矿井下电气设备故障频发,严重威胁煤矿安全生产。本文针对煤矿井下电气设备的特点,设计了一套基于深度学习的自动化控制系统。该系统采用一维CNN和LSTM等模型,实现了高精度的设备故障诊断和剩余寿命预测。同时,引入了自注意力机制和双目标优化策略,进一步提升了系统性能。仿真实验表明,该系统能够准确识别设备故障类型,可靠预测其剩余寿命,为实现煤矿智能化管理和预测性维护提供了重要支撑。

关 键 词：煤矿井下电气设备 深度学习 故障诊断 

分 类 号：TD7[矿业工程—矿井通风与安全]