基于人工智能的煤矿机电运输设备故障预警与智能诊断系统研究  

作　　者：吴燕东 

机构地区：[1]华晋焦煤有限责任公司沙曲一号煤矿,山西大同033300

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2025年第1期166-169,共4页

摘　　要：本研究旨在探索基于人工智能的煤矿机电运输设备故障预警与智能诊断系统,以提高故障识别的准确性和及时性,降低事故风险。方法 上,通过构建包含数据采集、预处理、特征提取、故障诊断和预警等模块的系统架构,利用深度学习算法如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)进行模型训练与评估,实现对设备故障的自动识别与预警。结果 显示,该系统能够准确识别煤矿机电运输设备的故障类型,及时发出预警信号,并在实际测试中表现出良好的性能。此外,系统还具有智能诊断功能,能够提供维修建议,降低维修成本和时间。结论 ,本研究提出的系统为煤矿安全生产提供了有力保障,具有显著的经济效益和社会效益。

关 键 词：煤矿机电运输设备 人工智能 深度学习 故障预警 智能诊断 

分 类 号：TD40[矿业工程—矿山机电]