基于人工智能的煤矿机电设备故障预测与维护策略研究

作　　者： 郝保朝

摘　　要： 为应对煤矿机电设备故障频发及传统维护策略的局限性，本研究提出并实现了一套融合机器学习、深度学习与知识图谱的智能故障预测与维护策略体系，该体系有效适配煤矿井下恶劣工况与设备运行特点，实现了煤矿机电设备故障的精准诊断、早期预警与寿命预测，推动设备维护从被动抢修向主动预测转型，为智慧矿山建设中的设备健康管理提供了技术支撑。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-05