矿山机电设备故障预测与健康管理方法研究

马国帅 （ 中煤陕西榆林能源化工有限公司 ）

https://doi.org/10.37155/2717-5197-0705-74

Abstract

矿山机电设备的稳定运行对矿山生产的安全性、效率及经济效益至关重要。本研究聚焦于矿山机电设备 故障预测与健康管理（PHM）方法，综合运用多种技术手段，包括传感器技术、数据采集与传输技术、数据分析与 处理技术以及人工智能算法等。通过对设备运行状态数据的实时监测与分析，提取有效的特征参数，构建故障预测模 型，实现对设备故障的早期预警和健康状态评估。研究结果表明，该方法能够显著提高矿山机电设备的可靠性和可维 护性，减少突发故障带来的损失，为矿山企业的智能化生产和设备管理提供有力的技术支持，具有重要的理论意义和 实际应用价值。

Keywords

矿山机电设备；故障预测；健康管理；传感器技术；人工智能

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Copyright © 2025 马国帅 Publishing time:2025-03-01
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