摘要
本发明涉及人工智能技术领域,尤其是提供了面向矿山安全的设备预测性维护监测方法和电子设备。该方法包括对标注后的运行数据进行扩充,得到扩充后的数据集;通过扩充后的数据集对特征提取模型进行训练,得到训练后的特征提取模型和特征提取后的数据;将特征提取后的数据输入到特征降维模型中,进行特征降维模型的训练,得到训练后的特征降维模型和特征降维后的数据;利用特征降维后的数据对分类器模型进行训练,得到训练后的分类器模型;通过训练后的特征提取模型、特征降维模型和分类器模型对新样本进行处理,以预测矿山设备的运行,该方法有效地对矿山设备进行了预测性维护,降低了设备故障率,保障了设备安全运行。