人工智能技术在煤矿机电设备故障诊断中的应用

摘要

针对煤矿机电设备在高粉尘、高湿度等恶劣工况下故障诊断精度低、实时性差的问题，本文提出了一种基于深度学习的智能故障诊断方法。通过构建分布式传感网络实现多源数据采集，采用小波变换进行信号降噪预处理，设计改进的注意力机制提取微弱故障特征，并引入自适应学习策略增强模型对复杂工况的适应能力。该方法在某大型煤矿综采工作面的应用结果表明：系统在轴承、齿轮等关键部件的单一故障和复合故障诊断中表现优异，较传统方法具有明显优势，并能有效预警潜在故障。本研究为煤矿机电设备智能运维提供了新的技术方案。

关键词

机械故障诊断 / 深度学习 / 注意力机制 / 自适应学习