摘要：大型設備是露天礦開采工藝系統的重要組成部分,設備的有效利用直接決定著露天礦的生產效率。為解決露天礦典型設備的故障預測問題,降低設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備故障發生時間預測算法,該算法利用馬爾科夫蒙特卡羅方法(MCMC)對設備故障數據進行抽樣估計,獲得設備故障發生次數所對應的齊次泊松過程的參數λ,然后根據浴盆曲線性質,不斷對λ進行修正和擬合,確定設備當前狀態下故障發生次數的泊松分布參數的值λc,再利用齊次泊松過程中隨機點的點間間距是相互獨立的指數分布隨機變量序列的性質,將λc的倒數作為指數分布參數的估計值,確定設備故障發生時間間隔所服從的指數分布,進而利用指數分布預測設備故障發生時間。研究結果表明:設備故障發生次數所服從的泊松分布參數隨時間動態變化;設備故障維修時長隨設備使用年限的增長而逐漸變長(設備發生中型及以上故障次數增多);所提出的算法經修正尺度簡縮因子驗證,具有合理性和有效性,能夠用于對露天礦典型設備的故障預測。數值模擬結果顯示:在外部環境不發生明顯變化時,該算法能夠精確、有效的預測露天礦典型設備的故障發生時間和故障類別,不僅能為企業科學制定設備預防性維修計劃提供依據,而且能為智慧露天礦建設提供有效的基礎決策數據。