【摘 要】
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依据工程图纸建立带式输送机数字孪生模型，利用卷积神经网络（CNN）分析、DS证据决策等技术手段，实现了电流、温振、声音等多维信号的融合分析和设备运行状态综合评价；然后利用语音辨识、遥控等互动技术，实现带式输送机运行状态在实体沙盘上的实时呈现，有利于运维人员从宏观、整体上了解设备运行状态，提高巡检效率，为智慧工厂的建设提供一种有效途径。
【基金项目】
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内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目（ZTY2023004）； 呼和浩特市重大科技专项（2022-高重-1）；
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依据工程图纸建立带式输送机数字孪生模型，利用卷积神经网络（CNN）分析、DS证据决策等技术手段，实现了电流、温振、声音等多维信号的融合分析和设备运行状态综合评价；然后利用语音辨识、遥控等互动技术，实现带式输送机运行状态在实体沙盘上的实时呈现，有利于运维人员从宏观、整体上了解设备运行状态，提高巡检效率，为智慧工厂的建设提供一种有效途径。
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