摘要
摘要：随着当前矿山生产的自动化、规模化和深化，其使用的机电设备越来越复杂，设备故障频发，给矿山安全生产带来很大的隐患。故障诊断是保障设备正常运行和确保生产安全的重要途径。本研究主要围绕矿山机电设备的智能故障检测诊断技术进行了深入钻研。首先，界定矿山机电设备状况监测与故障诊断的相关概念，介绍其理论体系和技术框架。接着，详细阐述了智能故障检测诊断技术的关键技术和方法，如信号处理技术、模式识别、知识推理、专家系统、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。然后，构建了矿山机电设备智能故障检测与诊断模型，并针对单机故障、多机联动故障和隐藏故障三种典型故障进行了实例验证，验证结果表明，该模型能有效地提升故障检测效率和诊断准确性。最后，探讨了该技术的发展趋势和应用前景，认为未来矿山机电设备智能故障检测诊断技术将实现全面在线、实时、精细化的故障检测诊断。研究结果对于提升矿山安全生产水平，保障生产稳定，节约维修成本等方面具有重要的实用价值。
出版日期
2024年07月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
