矿山机械故障诊断技术及其发展  

作　　者：王琳 邱鹤文 张新胜 

机构地区：[1]山东黄金矿业股份有限公司新城金矿,山东 烟台 261438

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2025年第2期080-083,共4页

摘　　要：在矿山机械长期承受高负荷与复杂工况的运作过程中,设备故障问题已成为影响生产效率与安全的主要障碍。针对矿山机械常见的故障类型及其成因,本研究提出了振动分析、温度监控、油液检测和人工智能等多种前沿故障诊断技术。这些技术能够实时监控机械的运行状态,有效预见潜在问题,从而大幅减少停工时间与维护成本,显著提升设备运行的稳定性。通过振动剖析可识别机械故障的早期迹象,温度监测帮助发现过热现象,油液分析能够揭示磨损与污染的临界信息,而人工智能技术依托大数据分析,实现在故障诊断中的智能化。随着人工智能与大数据技术的不断进步,矿山机械故障诊断将变得更加精准与实时,进一步推动智能化矿山建设的实现。

关 键 词：矿山机械 故障诊断 振动分析 油液分析 人工智能 

分 类 号：TD407[矿业工程—矿山机电]