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摘 要： 為滿足礦用機電設備的智能化故障診斷需求，基于數字孿生模型提出了一種故障特征提取與識別技術方案。該方案主要包括機電設備的數字孿生建模和故障特征提取與識別兩方面。通過卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶（LSTM）網絡的混合模型完成數字孿生的建模；使用數據可視化技術和Z?score標準化方法對數據進行處理和篩選，利用小波變換方法進行故障特征提取，并設計一種基于CNN的故障識別算法。（剩余8499字）
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面向礦用機電設備數字孿生模型的故障特征提取與識別技術
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