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摘要
在煤矿生产领域中，带式输送机是一种常用的运输设备，其安全性和稳定性直接影响着煤矿生产效率。针对带式输送机在输送过程中易发生故障的问题，提出了一种基于沙丘猫群算法（SCSO）优化改进模糊细胞神经网络（IFCNN）的散装物料输送系统巡检机器人。该巡检机器人搭载多种传感器，采集带式输送机运行时的图像、温度、速度、声音等信息，将各个传感器采集到的信号转换成频域、时频域信息，用IFCNN对频域、时频域信息分别进行特征提取与融合，结合注意力机制选择重要特征进行故障诊断，从而实现散装物料输送系统的智能巡检。实际应用表明，经SCSO优化后的IFCNN可有效提取带式输送机的故障特征，提高故障检测的准确性，从而提高煤矿运输作业的安全性。
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