摘要
煤矿智能化转型已成为煤炭高质量发展的重要支撑,《能源技术革命创新行动计划(2016-2030年)》指出,到2030年中国基本实现煤炭智能化开采,重点煤矿区实现工作面无人化。由于采掘运输等煤矿装备具有结构层次复杂,子系统、零部件众多,设备间相互关联复杂等特点,一旦发生故障或维护不及时,极易造成严重的经济损失,甚至人员伤亡。因此,如何准确、高效、智能地识别煤矿装备运行故障、预测其发展趋势、制定主动预测性维修决策方案成为煤矿智能化进程中亟待解决的问题之一。
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2022年第3期F0002-F0002,共1页
Journal of Xi’an University of Science and Technology
作者简介
曹现刚,工学博士,教授,博士生导师。现任西安科技大学机械工程学院院长,兼任中国煤炭工业协会第四届煤炭工业技术委员会煤矿机械与维修制造专家委员会委员,中国振动工程学会专业委员会委员,全国高校机械工程测试技术研究会常务理事,全国高校机械工程测试技术研究会西北分会副理事长等职,美国北亚里桑那大学访问学者。主要从事设备健康维护与管理、机器人技术及煤矿机电装备智能化研究。获西安科技大学教学名师奖,中国煤炭工业协会“煤炭工业两化融合先进个人”等荣誉称号,获全国煤炭行业教育教学(职工培训)成果一等奖和二等奖各1项,陕西省优秀教学成果二等奖2项,陕西省科学技术二等奖1项,陕西高等学校科学技术二等奖1项发表论文50多篇,编写教材、专著7部,其中两部任主编。获国际发明专利1项,国内专利近30项。先后承担国家级项目7项,企业委托项目20多项。近五年培养博硕士研究生40多人。
