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摘要

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随着煤矿生产的规模化和自动化发展，设备故障诊断已成为保障煤矿安全和

提高生产效率的重要环节。振动筛作为选煤厂中的关键设备，其运行稳定性直接

影响到煤炭的筛分效果和生产效率。振动筛的运行状态可以通过分析其音频信号

来进行监测和诊断。本文在深度学习的理论框架下面向音频信号提出了两种新的

振动筛故障诊断方法，以解决振动筛故障诊断中的非线性和非平稳信号处理、特

征提取能力不足、噪声干扰的问题。本文主要研究内容如下