基于机器学习的煤矿输送带 RFID 健康监测方法
来源：机械与电子杂志2025年第04期北京时间：
作者：郭文升;李建平
单位：国家能源集团神东煤炭集团乌兰木伦煤矿,内蒙古 鄂尔多斯 017000
摘要：提出了一种基于机器学习的煤矿输送带健康监测方法,利用 RFID 技术通过分析接收信号强度指示器数据,建立了贝叶斯正则化人工神经网络模型。通过物理实验验证了该模型在不同裂纹类型和宽度下的有效性。实验结果表明,该模型在裂纹检测任务中达到了 97.2% 的高准确率,显著优于传统的机器学习算法如支持向量机、决策树和线性判别分析。研究表明,所提健康监测方法不仅在裂纹检测中具有很高的准确性和泛化能力,还能够实现实时监测。
关键词：机器学习;贝叶斯正则化人工神经网络;RFID ;健康监测;裂纹检测
