【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种面向矿山安全的设备预测性维护监测方法和电子设备。
技术介绍
1、随着矿山机械设备的广泛应用，设备的安全性和可靠性成为矿山生产中至关重要的因素。矿山设备通常在复杂、恶劣的环境中长时间运行，面临着高温、高压、强振动等多种不利条件，导致设备故障风险较高。设备一旦出现故障，不仅会影响矿山的正常生产，还可能带来安全隐患，甚至引发事故。
2、现有技术中，对于公开的专利文献cn202210372271.4、cn202011592545.8以及cn201611245269.1中记载了提高设备故障诊断精度的技术方案，但仍然存在不足：传统的smote算法只能在少数类样本间进行线性插值，无法充分应对数据分布的多样性和复杂性，导致生成的样本缺乏代表性，模型泛化能力不足；神经网络模型在特征提取过程中容易遭遇梯度消失或梯度爆炸等问题，且其进化过程缺乏灵活性，难以根据数据特性自适应地调整模型，导致训练不稳定，模型性能下降；降维技术往往会造成重要特征的丢失，且无法在降维过程中动态优化特征权重，导致降维后的特征表示冗余，影...
【技术保护点】
1.一种面向矿山安全的设备预测性维护监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集矿山设备的运行数据，对运行数据进行标注，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对标注后的运行数据进行扩充，得到扩充后的数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S104包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S105包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种面向矿山安全的设备预测性维护监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集矿山设备的运行数据，对运行数据进行标注，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对标注后的运行数据进行扩充，得到扩充后的数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s104包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s105包括：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘有霖，祝宝龙，夏荣剑，司淑洁，周岩，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：
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