摘要：大型設(shè)備是露天礦開采工藝系統(tǒng)的重要組成部分,設(shè)備的有效利用直接決定著露天礦的生產(chǎn)效率。為解決露天礦典型設(shè)備的故障預(yù)測(cè)問題,降低設(shè)備的故障率和維修成本,提出了一種基于馬爾科夫蒙特卡羅方法的露天礦典型設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間預(yù)測(cè)算法,該算法利用馬爾科夫蒙特卡羅方法(MCMC)對(duì)設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣估計(jì),獲得設(shè)備故障發(fā)生次數(shù)所對(duì)應(yīng)的齊次泊松過程的參數(shù)λ,然后根據(jù)浴盆曲線性質(zhì),不斷對(duì)λ進(jìn)行修正和擬合,確定設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)下故障發(fā)生次數(shù)的泊松分布參數(shù)的值λc,再利用齊次泊松過程中隨機(jī)點(diǎn)的點(diǎn)間間距是相互獨(dú)立的指數(shù)分布隨機(jī)變量序列的性質(zhì),將λc的倒數(shù)作為指數(shù)分布參數(shù)的估計(jì)值,確定設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間間隔所服從的指數(shù)分布,進(jìn)而利用指數(shù)分布預(yù)測(cè)設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間。研究結(jié)果表明:設(shè)備故障發(fā)生次數(shù)所服從的泊松分布參數(shù)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化;設(shè)備故障維修時(shí)長隨設(shè)備使用年限的增長而逐漸變長(設(shè)備發(fā)生中型及以上故障次數(shù)增多);所提出的算法經(jīng)修正尺度簡(jiǎn)縮因子驗(yàn)證,具有合理性和有效性,能夠用于對(duì)露天礦典型設(shè)備的故障預(yù)測(cè)。數(shù)值模擬結(jié)果顯示:在外部環(huán)境不發(fā)生明顯變化時(shí),該算法能夠精確、有效的預(yù)測(cè)露天礦典型設(shè)備的故障發(fā)生時(shí)間和故障類別,不僅能為企業(yè)科學(xué)制定設(shè)備預(yù)防性維修計(jì)劃提供依據(jù),而且能為智慧露天礦建設(shè)提供有效的基礎(chǔ)決策數(shù)據(jù)。