Con el fin de identificar con precisión la salud dinámica de la cizalla, reducir los problemas de funcionamiento y los accidentes de producción de la cizalla y mejorar la eficiencia de la producción de carbón, se propuso un enfoque de evaluación de la salud dinámica de la cizalla basado en un algoritmo de inmunidad artificial. Se proporcionaron las tecnologías clave, como el marco del sistema, la selección de los indicadores para la evaluación de la salud dinámica de la cizalladora y el modelo de evaluación de la salud, y se diseñó el diagrama de flujo del enfoque propuesto. Se proporcionó un ejemplo de simulación, con una precisión del 96%, basado en los datos recogidos de la escena de producción industrial. Además, la comparación demostró que el método propuesto presentaba una mayor precisión de clasificación que los clasificadores basados en los métodos de red neuronal de retropropagación (BP-NN) y de máquina de vectores de apoyo (SVM). Por último, el enfoque propuesto se aplicó a un problema de ingeniería de evaluación de la salud dinámica de las cizallas. Los resultados de la aplicación industrial mostraron que los logros de la investigación del artículo podían utilizarse combinados con el sistema de control de automatización de la cizalladora en un frente de carbón totalmente mecanizado. La simulación y los resultados de la aplicación indicaron que el método propuesto era factible y superaba a otros.
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