基于多元特征提取的深度神经网络电铲机械故障识别方法

本发明公开了一种基于多元特征提取的深度神经网络电铲机械故障识别方法，包括：数据采集与预处理；构建深度神经网络用于故障检测；寿命预测技术的实现；构建机械式电动挖掘机智能运维决策。本发明通过将机械式电动挖掘机电铲的故障检测过程分解为多个子任务，分别针对时域、频域和时频域特征进行深度学习模型的训练和优化。这种方法使得模型能够更加精确地学习并识别不同特征空间中的故障模式，从而提高故障检测的准确性。