随着煤矿机电设备的复杂性和运行环境的严苛性不断提升，传统的故障检测与维护方式已难以满足高效、安全生产的需求。基于 大数据技术的煤矿机电设备故障预警模型研究，旨在通过多源数据采集、智能数据处理和先进机器学习算法，实现设备故障的早期识别与 预警，提升设备管理水平和安全保障能力。本文系统分析了煤矿机电设备运行现状及大数据技术的应用趋势，设计了包含数据采集、预处 理、模型构建与应用的完整故障预警体系，采用深度学习等算法优化模型性能，并通过实际煤矿设备案例验证了模型的有效性和应用价值。 研究成果为煤矿机电设备的智能化管理提供了理论基础和技术支持，具有重要的经济效益和安全意义。