一种基于物联网的矿山设备状态监测方法及系统

本发明涉及工业数据技术领域，且公开了一种基于物联网的矿山设备状态监测方法及系统，本申请有效解决了矿山设备故障样本稀缺导致的模型泛化能力不足问题。虚拟样本生成技术将可用训练数据量扩展了3‑5倍，使早期故障检测率提升至85%以上。自适应特征选择机制降低了30%以上的计算资源消耗，同时保持关键故障特征的完整性。多级预警体系实现了故障严重程度的精准分级，使维护资源分配效率提升约40%。闭环优化机制使模型在运行过程中持续进化，年度误报率下降约15个百分点。可解释诊断报告为现场维护提供了明确的技术依据，平均故障排查时间缩短约50%。