刮板输送机监测的数据挖掘与可视化分析 论文

刮板输送机动力部及其它关键零部件均安装了传感器，这些传感器采集了大量煤矿生产现场的数据。如何利用这些数据更好地为客户提供维修服务，并有效利用这些数据提供更好的决策支持，从中发现符合一定规律隐含的有用信息并服务于刮板输送机的设计制造，是我们重要的研究方向。

数据挖掘与可视化技术的结合是提高整个数据挖掘过程交互性的关键。在这个过程中，不同传感器监测点数据之间的关联性和有效性通过科学分析被揭示。这些结论信息不仅能够更好地用于硬件选型和设计，还能为刮板输送机的技术改进提供重要参考。通过《刮板输送机链轮磨损分析》的研究，了解链轮磨损的根本原因，可以在设计初期采取相应的预防措施，以延长设备的使用寿命。

Python语言在数据挖掘领域具有很大的优势。它编程自由灵活，语法表达优美易读，代码开发效率高。因此，许多数据科学领域的从业者都使用Python做数据挖掘。具体应用方面，Python可以帮助分析如《刮板输送机链轮组件的设计》中提到的设计数据，以提升链轮组件的可靠性。进一步结合《刮板输送机中部槽耐磨技术》的分析，Python可以辅助进行耐磨技术的评估与优化。