基于深度学习的矿井综采设备状态识别与Wi-Fi6传输方法

本发明公开了基于深度学习的矿井综采设备状态识别与Wi‑Fi6传输方法，本发明涉及矿井设备状态监控技术领域，包括：通过采集设备运行参数与环境振动数据，构建时空‑振动联合数据库；结合雷利衰落模型与蒙特卡洛仿真分析振动多径效应，计算路径损耗值；利用深度学习模型构建空间‑状态‑多径矩阵并生成设备多维特征图谱，基于健康评分筛选异常设备并分析得到异常得分；通过与预设阈值对比实现三级动态响应：常规模式及强化识别模式；针对高并发场景，采用滑动窗口统计与优先级限流机制。通过评估识别准确率、通信稳定性及资源消耗，自适应调整阈值并优化多径补偿策略；该方法显著提升了井下设备状态识别精度与通信可靠性，同时保障了资源利用效率。