人工智能在矿山设备预测性维护中的应用研究

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摘要：预测性维护（PdM）利用数据和分析来预测系统组件的潜在故障，提前采取维护措施以避免损坏，旨在解决矿山设备维护中的预测性问题，提高设备可靠性和生产效率。研究流程包括数据收集、数据预处理、模型训练与预测、决策支持与执行等环节。从数据源、模型透明性与可解释性、系统集成3个方面分析了利用人工智能实现PdM的挑战。（剩余13059字）

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