李 岩

预测性维修分析系统在露天煤矿设备上的应用已经成为提高生产效率和设备可靠性的重要工具。本论文研究了在露天煤矿环境中开发和应用预测性维修分析系统的关键问题。首先，我们提出了一个基于机器学习和传感器技术的维修预测模型，该模型可以实时监测设备的状态并预测可能的故障。其次，我们详细讨论了数据采集、传输和处理的关键挑战，以确保系统的可靠性和实时性。最后，我们通过在实际露天煤矿设备上的案例研究验证了该系统的有效性和可行性，展示了其在降低维修成本和提高设备利用率方面的潜力。

预测性维修；露天煤矿；设备可靠性；分析系统

[1] 王志辉,张晓磊,&孟凡红.(2019).基于物联网技术的预测性维修系统设计与应用.煤矿机械,(8),21-24. [2] 韩文涛,刘春青,&杨婷.(2019).基于机器学习的露天矿山设备故障预测研究.煤矿机械,(3),11-13. [3] 张浩,张国庆,&侯建国.(2020).基于物联网的露天矿山设备预测性维修研究.煤矿机械,(10),31-33. [4] 李强.(2018).煤矿设备维修的挑战与前景.采矿与安全工程学报,35(5),963-970. [5] 刘建军.(2020).露天煤矿设备维修的数据驱动方法.煤矿机械,41(1),55-60. [6] 杨林.(2019).预测性维修在矿山设备中的应用研究.中国煤炭科学,48(8),123-128.

点击下载PDF