数据挖掘在煤矿机械故障诊断这块，真的挺实用的。你要是平时和大型设备打交道，尤其是煤矿机械那种体型大、结构复杂的，出点故障排查起来是真费劲。这套基于数据仓库和数据挖掘的思路，还挺清晰的，思路就是先建好数据仓库，把历史数据都收进来，通过维表、事实表结构组织好，接下来就是各种和挖掘流程，异常模式、潜在故障点都能提前预警。

数据仓库的框架设计也蛮有意思，采用的是典型的多维数据模型，方便你后续做各种角度的。举个例子，比如你想看看不同工况下的电机故障分布，直接拉个查询就能搞定，效率比手工查日志高太多。

实现部分用得比较主流的技术，像Oracle、DB2这种关系型数据库在方案里都提到了，配合数据挖掘算法（比如分类、聚类），还能根据设备运行日志找出高风险模式。你也可以参考下数据挖掘技术赋能旋转机械故障诊断，里面讲得更细。

嗯，要提醒你的是，这类系统前期数据准备会比较重，要提前规划好数据源、指标体系，还有字段命名最好统一点，不面的时候会挺头大的。哦对了，还有篇数据驱动的故障诊断方法综述也挺不错，推荐你顺手看看。

如果你也在做设备维护系统，或者想提升故障诊断的效率，不妨参考这个数据挖掘方案试试。反正框架通用性挺强的，别光看煤矿，多机械场景都能套得上。