基于人工智能的筛分厂机械故障预测与诊断技术  

作　　者：马文飞 

机构地区：[1]陕西德源府谷能源有限公司三道沟煤矿,陕西 榆林 719407

出　　处：《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第3期137-140,共4页

摘　　要：随着工业化推进,筛分厂设备的运行稳定性和生产效率对企业竞争力至关重要。机械故障的突发性和不可预测性制约生产效率,传统诊断方法依赖人工经验和定期检查,难以实时预警和高效应对。人工智能技术,特别是机器学习和深度学习的引入,为机械故障预测和诊断提供新路径。本研究基于此,探索适用于筛分厂的机械故障预测与诊断方法,建立全面故障预警系统。通过分析大量历史数据,能在故障前有效预警,减少停机时间,提升效率。该方法理论创新,实际应用潜力巨大,为筛分厂智能化管理提供新思路。

关 键 词：机械故障预测 筛分厂 人工智能 机器学习 深度学习 故障诊断 数据采集 智能预警 

分 类 号：R73[医药卫生—肿瘤]