Mining Critical Equipment Predictive Maintenance System

Features

- **设备运行状态监测**: 实时采集振动、温度、压力、电流等传感器数据，建立设备数字孪生模型，直观展示设备运行参数

- **故障模式识别**: 基于历史故障数据训练故障分类模型，自动识别轴承磨损、齿轮点蚀、皮带打滑等典型故障模式

- **剩余寿命预测**: 运用深度学习算法预测关键部件剩余使用寿命，输出置信区间，支持生成月度维护计划

- **维护策略优化**: 根据设备实际健康状态动态调整维护周期和备件采购计划，避免过度维护或维护不足

- **故障根因分析**: 当故障发生后，自动关联故障前后数据，定位根本原因并生成分析报告，防止同类故障重复发生

**综采工作面液压支架监测**：系统检测到某液压支架的推移油缸振动频率异常，结合历史故障模式判断为密封件磨损，预警后安排检修避免井下漏液事故

**主扇风机定期体检**：根据累计运行小时数和实时振动分析，自动生成季度检修工单，检修人员根据系统提示重点检查叶轮平衡和轴承润滑

**运输皮带机健康评估**：在雨季来临前对所有皮带机进行健康评估，系统识别出3条皮带接头存在剥离风险，优先安排更换

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`/equipment status -asset_id MT-001 -metrics vibration,temp,pressure -time_range 7d`

`/fault predict -equipment_type conveyor -sensor_data皮带机_20240615.csv -confidence_threshold 0.85`

`/maintenance schedule -department 综采一队 -horizon 30d -optimize_cost true`