基于深度信念网络的滚筒采煤机截割载荷预测
【摘要】 为了准确预测采煤机螺旋滚筒截割载荷，提出了一种基于深度信念网络()的预测模型个特征参数作为可视输入，通过非监督逐层贪婪学习得到更好的高层特征表示，增强识别过程的智能性，避免人工特征提取的繁琐与不精确，最对所提出的方法进行了测试，测试结果表明该方法适用于采煤机螺旋滚筒载后预测出前滚筒的三向载荷和负载扭矩荷预测，具有强大的特征提取能力且性能优于神经网络，可以为滚筒及采煤机的设计截割电机电流、惰轮轴受力、DeepBeliefNetwork摇臂振动、个平滑靴受力，DBN、2。27研究、评价提供理论参考、。BP
