Метод диагностики шахтного оборудования на основе сети со смешанными функциями активации

Abstract

В статье рассматривается метод комплексной диагностики горно-шахтного оборудования (ГШО) на основе нейронной сети со смешанными функциями активации. Критерием эффективности предложенной модели является ее адекватность состоянию объекта. Для численного исследования предложенного метода были использованы данные, полученные с датчиков измерения температуры и вибрации ГШО.

In the article described the method complex diagnostic of mining equipment, based on a neural network with mixed functions activation. The criterion for the effectiveness of the proposed model is the adequacy of the object. For the numerical study of the proposed method was used data from sensors measuring temperature and vibration mining equipment.