摘要: 选煤厂机电设备大数据具有大容量、多样性和实时性的特点,从选煤厂设备大数据中挖掘有用信息,高效、准确地识别设备故障,成为选煤厂机电设备维护管理面临的新问题。骆驼山选煤厂缺乏完备的设备状态监测与数据支持,设备的早期故障很难及时发现,针对该问题,构建了骆驼山选煤厂设备在线检测与预测性维护系统架构,并介绍了系统关键技术。该系统基于设备运行数据、历史运行记录、设备运行机理模型,智能分析设备工作状态及故障趋势,并对发展趋势进行评判,从而智能化地提出维护管理意见,大大提高了设备维护管理的可靠性和效率。