简介:摘要:本研究专注于矿山机械的故障诊断和维护管理,探讨了智能故障诊断、现场故障分析、预防性维护策略以及维护管理实践的多个方面。首先,研究强调了利用人工智能和机器学习进行故障预测的重要性,以及传感器技术和数据分析在故障检测中的应用。其次,通过详细讨论现场故障类型及其特征,本研究提出了一系列有效的故障数据采集和分析方法。此外,研究还涉及了定期维护和风险评估在设备维护中的关键作用。最后,本文探讨了维护管理体系的构建,成本效益分析以及安全和环境因素的考量。这项研究的目标是优化矿山机械的维护管理流程,以提高设备效率和安全性,同时降低维护成本。