Geological and Mineral Surveying and Mapping

为解决煤矿机电设备在恶劣工况下故障频发、传统维修模式滞后等问题,提升设备运行可靠性与生产安全性,本文提出基于大数据分析的故障规律挖掘与预防性维修决策方案。通过构建多源数据采集体系,采集设备振动、温度、电流等运行参数及历史故障数据,经清洗、预处理与特征提取后,运用统计分析、关联规则挖掘、机器学习等大数据技术,系统剖析煤矿机电设备故障类型、时间分布、影响因素等核心规律。基于故障规律构建预防性维修决策模型,实现设备健康状态评估、故障提前预警与维修策略动态优化。