本文系统梳理了煤矿井下机电设备当前主流的故障诊断与预测技术，包括基于信号处理的方法、基于模 型的方法、基于知识的方法以及近年来迅速发展的数据驱动智能方法（如机器学习与深度学习）。在此基础上，重点 分析了各类方法在煤矿井下特殊环境中的适用性、优势与局限性，并结合实际应用场景进行了案例探讨。最后，针对 现有技术存在的挑战，提出了未来发展方向，包括多源信息融合、边缘-云协同计算、数字孪生技术集成以及面向小 样本场景的迁移学习策略等，旨在为构建更加智能、可靠、高效的煤矿设备健康管理（phm）体系提供理论支撑与技 术参考。
东 李 (Thu,) studied this question.