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作者：罗小燕;何赛赛;徐华志;杨丽荣;
单位：江西理工大学机电工程学院;颗粒技术江西省重点实验室;
摘要：为了让学生快速了解球磨机的运行特性，满足矿山装备智能化科教要求，依托国家自然科学基金项目设计了球磨机振动特性研究型教学实验，包括球磨机信号采集装置搭建、特征提取方法及深度学习算法应用等。按照填充率和料球比设置了16组实验，通过信号分析和深度学习工具提取信号特征，结合深度学习算法，选用公开的ResNet-34架构作为球磨机负荷识别模型，实验结果显示负荷识别准确率达到89.63%，满足实验教学要求。该实验设计让学生摆脱了纯理论学习的局限，成功将抽象的球磨机工作原理与实际的振动特性分析紧密结合，不仅有助于学生掌握信号采集、信号处理及深度学习算法等前沿技术，增强学生在工程实践中的创新能力，同时能促进科学研究与实验教学相结合的实验教学改革，契合绿色、智慧矿山对复合型人才的培养要求。
关键词：教学实验设计;;矿山装备;;振动特性;;负荷识别;;深度学习
基金资助：国家自然科学基金项目(52364025);; 江西省教育厅科技项目(GJJ200827);; 江西省教学改革研究课题(JXJG-24-7-11);; 江西省研究生创新专项资金项目(YC2023-S651)
