一种刮板运输机姿态预测方法

本发明公开了一种刮板运输机姿态预测方法，属于设备监测技术领域，方法包括：S1、采集多源数据，包括设备运行状态数据、支架姿态数据以及设备物理结构参数；S2、对采集的设备运行状态数据、支架姿态数据进行时间同步，进而计算支架溜槽的割底深度和推溜支架的超前状态向量；S3、根据计算的割底深度和超前状态向量，通过第一子网络提取采煤机割底时的姿态数据及支架姿态数据的时序特征；通过第二子网络提取设备物理结构参数的结构特征；S4、将提取的时序特征和结构特征拼接，并通过姿态预测模型输出刮板运输机的姿态预测值。本方法通过融合多源异构数据，构建深度学习预测模型，解决了现有技术中预测精度低、实时性差、无法动态优化的问题。