文档摘要：本研究旨在解决煤矿电气设备状态监测和预测的问题,特别是在设备故障预防和维护决策方面.我们提出了一种基于大数据分析的方法,通过集成数据采集、处理与分析模块,以提高监测精度和预测可靠性.首先,数据采集模块从煤矿电气设备收集实时运行数据;其次,数据处理与分析模块采用先进的算法清洗和分析数据;最后,状态监测和预测模型模块基于处理后的数据,实施实时监测并预测潜在故障.实验结果表明,该系统能有效地预测电气设备的故障和性能下降,为煤矿的安全运营提供了强有力的支持.此方法的成功实施,显示了大数据技术在煤矿安全管理中的巨大潜力和应用价值.
作者：李兴松 袁林波 石文斌Author：
作者单位：兖矿能源集团有限公司兴隆庄煤矿
刊名：电气技术与经济
Journal：ElectricalEquipmentandEconomy
年，卷(期)：2024, (6)
分类号：
关键词：大数据分析 电气设备监测 煤矿安全
机标分类号：TP311.5TP272.063U459.5
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：基于大数据分析的煤矿电气设备状态监测与预测[
期刊论文] 电气技术与经济--2024, (6)李兴松 袁林波 石文斌本研究旨在解决煤矿电气设备状态监测和预测的问题,特别是在设备故障预防和维护决策方面.我们提出了一种基于大数据分析的方法,通过集成数据采集、处理与分析模块,以提高监测精度和预测可靠性.首先,数据采集模块从煤矿电...参考文献和引证文献
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