摘要: 随着煤矿设备升级改造速度的不断加快，保证煤矿设备安全、可靠运行是维持高效生产的基础。大数据技术在煤矿设备健康管理中的应用日益受到关注。采用Hadoop大数据分析云平台，设计了煤矿设备健康管理系统，对系统数据采集方式、特征数据处理方法和数据传输方式进行了研究，借助大数据分析手段对数据进行分析与挖掘，利用基于BP神经网络的预测模型对煤矿机电设备运行状态进行预测，实现煤矿设备健康管理系统的自动预警功能。实验结果表明，该系统能够有效预测采煤机的健康状态，与设备后续表现高度吻合，验证了系统的可行性和实用性。