人工智能在煤矿机电设备故障预测中的应用探索

信息技术的发展带动了人工智能在矿业的使用,广泛渗透于矿井机电系统故障的预先诊断,从而大大提高了作业的安全水平和生产效率,应用机器学习算法解析机电运作数据,达成故障前期识别并进行故障预兆推测。首先阐述了机电设备的基本情况及常见故障类型,接着深入解析了一些先进的人工智能模型,包含SVM(支持向量机)、人工神经网络和决策树叶节点等,并对它们在故障检测能力和应用领域进行了对比研究,借助具体实例,证实了该类模型在预估矿用电气机械故障情况方面的实际效果与可操作性。