基于非参数回归方法的无人矿车健康管理

　　

基于非参数回归方法的无人矿车健康管理（PHM）系统，通过部署振动、温度、电流及电压等多源传感器，实时感知与车辆健康状态密切相关的物理信号。该系统利用非参数回归方法对采集的数据进行自适应分析，无需依赖预先设定的故障模型，即可有效刻画矿车关键部件（如驱动系统、轴承、电气设备）的性能退化趋势与异常特征。通过连续监测与动态建模，系统能够实现对矿车健康状态的准确评估与早期故障预警，从而支持从定期维护向视情维护的转型。该技术显著提升了无人矿车运行的安全性与可靠性，降低了意外停机风险与维护成本，为矿山智能化运营提供了关键支撑。

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