一种基于深度学习的带式输送机故障预测方法

本发明提供了一种基于深度学习的带式输送机故障预测方法，该方法包含以下步骤：首先对传感器采集的带式输送机运行参数时序数据进行预处理；利用TCN模块捕捉时序数据的局部特征，通过i Transformer模块捕捉时序数据的全局特征；随后使用门控特征融合模块将局部特征和全局特征进行融合并生成带式输送机运行参数的预测值。本发明基于深度学习技术，通过综合考虑时序数据的局部特征和全局特征，实现对带式输送机故障的准确预测。