基于大数据分析的矿山机械设备运行状态智能诊断系统设计

崔文德

（甘肃省地矿局第二地质矿产勘查院，甘肃 兰州 730020）

矿山机械设备是现代矿山开采技术应用和实施过程中必须涉及到的设备，目前矿山开采过程中常见的机械设备主要有起重机、运输机、通风机、发电机、排水机等，专业用于采矿、探矿以及选矿等工作。随着工业发展对矿产资源需求量的增加，以及科学技术和计算机技术的不断发展，矿山开采工作逐渐趋于机械化、智能化和数字化，大部分矿山开采工作都采用了先进的矿山机械设备，通过机械化开采方式提供矿山开采工作效率和工作质量[1]。矿山机械设备的使用虽然在一定程度上提高了矿山开采工作质量，节约了矿山开采劳动力成本，但是同时也产生了新的问题，矿山机械设备种类和数量较多，并且工作环境比较恶劣，多数情况下都是在温度较高、湿度较大的环境中运行，这导致矿山机械设备在运行过程中经常出现故障，为了保证矿山机械设备稳定运行，目前主要依靠矿山机械设备运行状态智能诊断系统来判断设备运行情况，并且针对出现的故障进行及时处理，以此确保矿山开采工作顺利开展。但是目前现有的诊断系统在实际应用中经常出现误诊和错诊现象，误诊率较高，已经无法满足矿山机械设备运行状态智能诊断需求，为此提出基于大数据分析的矿山机械设备运行状态智能诊断系统设计。

1 系统硬件设计

此次设计系统在硬件方面主要针……