【摘要】近年来，随着我国能源产业的发展，煤矿资源开采智能化成为新的战略方向。煤炭洗选机械设备在提升煤矿资源利用率和环境保护方面发挥了重要作用，其智能化程度也成为反映煤炭加工设备发展趋势的重要指标。然而，高频率使用下，煤炭洗选机械设备极易出现运行故障等问题，因此，对其进行有效的运行状态监测显得尤为重要。本研究提出了一种基于多传感器的煤炭洗选机械设备运行状态监测方法，通过多传感器获取设备运行信号，并结合信号采集模型、特征分析模型及增量式学习机制，实现对设备运行状态的自动辨识。实验结果表明，该方法能够显著降低假阳率并提高真阳率，为煤炭洗选机械设备提供可靠的状态监测支持。