煤矿是我国的重要能源之一,采煤机作为煤炭能源开采至关重要的设备,承担着割煤、装煤等任务,但恶劣的工况和高强度、高负荷的工作状态以及滞后的维护措施等因素导致其故障频发,降低设备的工作效率,危害企业、社会乃至国家的生产利益,威胁相关人员的生命安全,故对采煤机进行高效可靠的健康管理势在必行。采煤机摇臂是采煤机的关键执行机构,它的剩余寿命情况与采煤机整机的健康状态息息相关,因此,对采煤机摇臂关键零部件进行剩余寿命预测极其重要。目前,基于深度学习理论进行剩余寿命分析预测的研究如火如荼,但针对采煤机设备的相关研究仍不够全面,且大多数研究主要基于专家经验或软件、数学模型的静态仿真,缺乏实时性和动态性,将理论分析转化为实际应用的实践探索也较为缺乏。随着机器学习、神经网络、大数据、互联网+等新理论和新技术的出现与成熟,构建智能化、经济适用、高效准确的设备剩余寿命预测平台是大势所趋。本文采用深度学习理论与系统开发技术相结合的方法,以采煤机摇臂关键零部件为主要监测和研究对象,以对关键零部件的剩余寿命动态预测为主要目的,构建基于深度学习的剩余寿命预测神经网络模型,开发基于深度学习的采煤机摇臂关键零部件剩余寿命预测系统。实现了深度学习理论分析向应用实际的转化,丰富了采煤机的预测性维护等健康管理手段,满足用户所需,顺应社会的进步趋势和新“四化”的发展要求。分析采煤机摇臂关键零部件的失效现象及原因,明确剩余寿命预测系统所针对的零部件对象,确定采煤机摇臂关键零部件的数据类型,针对拥有全生命周期数据的零部件,构建深度卷积神经网络模型（deep convolutional neural network,DCNN）进行剩余寿命分析预测,对于拥有非全生命周期数据的零部件,构建自编码器（auto-encoder,AE）与双向门循环单元（bidirectional gated recurrent unit,bi-GRU）结合的深度神经网络模型进行剩余寿命分析预测,充分发挥各个模型的预测特性和预测能力,提高对零部件分析的差异性和针对性,提升预测结果的有效性和准确性。探索深度神经网络模型嵌入系统环境的手段,封装涵盖数据提取、数据预处理、特征提取、剩余寿命分析预测等过程的各类深度神经网络模型,利用C#语言中process类调用进程的方法解决Python语言环境下的剩余寿命预测模型与C#语言环境下的Web系统的兼容问题。基于成熟的ASP.NET系统开发框架和B/S系统架构,利用Microsoft Visual Studio 2010系统开发平台和Microsoft SQL Server 2008 R2数据库软件作为系统开发手段,结合使用Echarts图像生成工具、Python编程语言等协同技术,设计和开发基于深度学习的采煤机摇臂关键零部件剩余寿命预测系统,对每个关键零部件均实现部件简介、监测动态、寿命预测及历史记录的功能。经测试,所构建的系统界面友好,功能丰富且适用性强,兼容性好,安全性和稳定性较高。