CMD60钻机故障智能诊断系统研究

摘要

当前常用的煤矿钻机因其内部结构和工作场景极为复杂，其运行状态的稳定性和可靠性均面临着严峻的考验。传统的诊断手段存在低效、精度低、依赖操作员个人经验的缺陷。基于此，提出了一种基于网络学习和故障树诊断相结合的钻机故障智能诊断系统，通过实时监测、数据分析和智能算法，实现故障的早期预警和精准诊断。该系统采用多源数据融合、特征提取和深度学习技术，并基于投票决策方法确定钻机的最终诊断，显著提高了故障诊断的准确性和效率。实际应用表明，该系统具有较高的可靠性和实用性，降低了诊断时间与维护成本。

关键词

钻机 / 机械 / 故障 / 诊断系统 / 故障树

基金资助

中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司科技创新项目（E210100630）