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矿业设备状态监测与智能维护技术研究

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摘要摘要：本论文针对矿业设备状态监测与智能维护技术展开了研究。通过采集矿业设备的运行数据和传感器信息，利用数据分析和机器学习技术，建立了设备状态监测模型。该模型能够实时监测设备的运行状态，并提前预警可能出现的故障和异常情况，为设备维护和管理提供了科学依据。同时，本研究还探索了智能维护技术的应用，包括故障诊断和预测、维修决策优化等方面。实验结果表明，采用该技术可以有效提高矿业设备的运行效率，降低维护成本，提高生产效益。因此，矿业设备状态监测与智能维护技术具有重要的应用前景和研究价值。

DOI wjv9wzkw47/7383798

作者孙啸坤

机构地区新疆昌平源矿业科技有限公司新疆乌鲁木齐市 830009

出处《中国科技人才》 2023年9期

关键词矿业设备状态监测智能维护数据分析机器学习

分类 [][]

出版日期 2023年07月20日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）