Volume 4,Issue 1
露天煤矿机械设备的智能诊断与预防性维护
针对露天煤矿高强度、高粉尘、强振动的恶劣工况，以及传统维护模式响应滞后、成本高昂的痛点，本文提出了一套露天煤矿机械设备的智能诊断与预防性维护体系。系统分析挖掘、运输、破碎等核心设备的故障机理，评析事后维修、定期维护等传统模式的局限性。并在此基础上，构建了以可靠性、实时性、兼容性和可扩展性为设计原则，涵盖感知层、传输层、平台层和应用层的“四层递进”体系架构。该体系依托工业物联网、大数据与人工智能三大关键技术，重点阐述了多源异构数据采集与融合、基于机器学习的智能故障诊断、基于数据驱动的设备剩余使用寿命（RUL）预测，以及面向生产全局的智能维护决策优化等核心实现方法。通过构建“监测-诊断-预测-维护-复盘”的闭环管理，该体系能够实现对设备故障的秒级预警、精准定位与寿命预测，并输出兼顾维护成本与生产效益的最优维护方案，为提升露天煤矿设备管理水平、保障安全生产、降低运营成本提供了系统性的技术解决方案。
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