一种矿井机电设备故障预诊断与智能运维方法

本发明公开了一种矿井机电设备故障预诊断与智能运维方法，涉及故障预诊断技术领域，所述矿井机电设备的轴承座、电机外壳等位置安装有振动传感器、温度传感器和电流传感器，振动传感器用于采集矿井机电设备运行中的振动信号，温度传感器用于采集矿井机电设备运行中的温度变化，电流传感器用于采集矿井机电设备运行中的电气参数；本发明通过多类型传感器实时采集设备运行数据并深度特征提取，融合主成分分析、随机森林与卷积神经网络等多种算法进行故障预诊断，利用k‑means++算法和长短期记忆网络实现健康趋势预测与剩余寿命估计，并基于设备影响力和健康度构建智能运维策略矩阵，结合数字孪生、强化学习和在线学习技术，实现运维决策的动态优化。