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摘要
塔机作为建筑业最重要的物料垂直运输装备之一，其健康性能直接决定了施工作业的安全。传统塔机状态监测一般通过事前巡检完成，但其作业时健康状态却无法实时获取，对此，提出一种基于深度学习的塔机健康状态实时监测方法，通过选择合适的状态监测量作为模型输入，搭建深度学习模型，可以实现对作业过程中塔机健康状态的实时监测，大大降低吊装作业风险，通过对数据集的测试，验证了本方法的有效性。
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塔机作为建筑业最重要的物料垂直运输装备之一，其健康性能直接决定了施工作业的安全。传统塔机状态监测一般通过事前巡检完成，但其作业时健康状态却无法实时获取，对此，提出一种基于深度学习的塔机健康状态实时监测方法，通过选择合适的状态监测量作为模型输入，搭建深度学习模型，可以实现对作业过程中塔机健康状态的实时监测，大大降低吊装作业风险，通过对数据集的测试，验证了本方法的有效性。
