基于人工智能的矿山电气设备故障诊断与预测研究

由于矿山环境的复杂性和设备的高负荷运行,传统的故障检测方法往往无法准确快速地识别和预测故障,导致设备损坏和生产中断。为解决这一问题,本文提出了一种结合深度学习和时间序列分析的方法。应用卷积神经网络提取电气设备数据的空间特征,并结合自回归综合移动平均模型分析时间序列数据,本方法旨在更精准地预测潜在故障和诊断当前故障。实验结果表明,该方法相比传统技术在故障诊断的准确性和预测故障的前瞻性上都有显著提升。故障诊断准确率得到显著提高,同时故障预测时间窗口也相应扩大,为采取预防性维护措施提供了更充裕的时间。