由于球磨机运行稳定，适应各种物料且容量大等优点，成为目前国内燃煤发电电厂制粉系统中使用较多的磨矿设备 。进入2015年，.随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，实时的大型数据集分析需要像一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据分析和云计算和球磨机选矿设备联系到一起，它在生产过程中还会起到什么作用呢？在这个科技不断日益更新的时代，作为球磨机用户和球磨机生产厂家如何破旧立新，利用好大数据，把握机遇，让我们生产更加省时省力，让我们球磨机使用成本大大降低呢？以下是豫晖为你分析数据技术对球磨机设备内部系统和维修的影响和应用。
        目前，球磨机内部制粉系统运行影响球磨机筒内料位，在实际生产中主要采用功率法来检测料位，但是球磨机是一个大延迟、非线性强耦合、非线性、多变量大延迟的对象，各参数之间耦合严重。单独采集其中某个参数来反映料位均无法获得理想的效果。数据融合是一种新兴的信息处理技术，是组合多源信息完成目标检测、关联、状态评估的多层次、多方面的过程已成为智能信息处理及控制的一个重要研究方向，总结了现阶段钢检测的现状，比较了常用的料位检测方法的优缺点，通过多方论证将数据融合技术应用到钢球磨煤机料位检测中。方案将球磨机的入口负压、出入口温差、出入口差压、入口负压磨音信号作为融合参量，选择了BP神经网络法，利用其强大的信息综合能力，知识泛化能力及结构的容错性等优势，在数据层用作融合算法。
        球磨机由于在生产中运行时间长，磨损严重，维修任务繁重，且维修人员短缺，严重制约了设备及维护工作的进行。当务之急是依靠数据统计分析，管好用好、维护好现有机电设备，提高设备的质量和检修工作效率，保证设备作业率及完好率。在现有的技术条件下，将网络数据技术应用于设备维修管理实践中，完善机电设备维修系统及管理信息化，较大限度地提高设备维修质量，降低生产成本，提高企业的经济效益。