人工智能在煤炭企业设备故障诊断中的应用研究

杨晓文 （ 国能销售集团有限公司煤炭数质量测量站 ）

https://doi.org/10.37155/2972-4333-0406-4

Abstract

传统的设备故障诊断方法依赖人工经验与定期检修，存在滞后性、主观性强、诊断精度低等问题。随着 人工智能（AI）技术的飞速发展，其在工业领域的应用日益深入，为煤炭企业设备故障诊断提供了全新的解决方案。 本文系统梳理了人工智能技术在煤炭企业设备故障诊断中的应用现状，重点分析了基于机器学习、深度学习、知识图 谱及数字孪生等AI技术的故障诊断模型构建方法，并结合典型应用场景（如采煤机、提升机、通风机、带式输送机等） 进行论述。同时，本文深入探讨了当前应用过程中面临的数据质量、模型泛化能力、系统集成与安全合规等挑战，并 提出了针对性的发展建议。研究表明，人工智能技术能够显著提升煤炭企业设备故障诊断的智能化、精准化与实时化 水平，是推动煤炭工业高质量、安全、绿色发展的关键技术支撑。

Keywords

人工智能；煤炭企业；设备故障诊断；机器学习；深度学习；数字孪生

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Copyright © 2026 杨晓文 Publishing time:2026-06-30
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