机械设备是矿山生产运行的基础，其结构复杂，工况环境多变。随着智慧矿山的提出，煤矿对于矿山机械设备的安全性、可靠性及经济性等方面提出了更高的要求，加强矿山机械设备的状态监测与故障诊断成为矿山机械设备安全运行的基础条件。为进一步总结、交流我国矿山机械设备健康状态监测与故障诊断技术最新进展，《工矿自动化》编辑部特邀安徽理工大学郭永存教授担任专题客座主编，胡坤、姜阔胜和马天兵教授担任专题客座副主编，拟于2022年第9期组织出版“矿山机械设备健康状态监测与故障诊断技术及应用”专题。

　　客座主编：郭永存 教授 

　　深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室主任，智能矿山技术与装备省部共建协同创新中心主任，安徽省学术和技术带头人，安徽省机械工程学会副理事长，安徽省“115”创新团队负责人，《辞海》（第七版）矿业分科主编。获省部级科技奖一等奖7项，发表论文100余篇，授权发明专利30余项。

　　客座副主编：胡坤 教授

　　安徽理工大学机械工程学院副院长，矿山智能装备与技术安徽省重点实验室副主任，安徽省学术和技术带头人，安徽省煤炭学会理事。获安徽省科学技术奖一等奖1项、中国煤炭工业科学技术奖一等奖1项、安全生产科技成果奖二等奖1项和安徽省教学成果奖特等奖1项，获2021年度煤炭青年科技奖，授权发明专利13项。

　　客座副主编：姜阔胜 副教授

　　安徽理工大学机械工程学院副院长，安徽省机械工程学会理事。主要从事机械设备状态监测与故障诊断分析、智能视觉检测、信号处理等方面的科研与教学工作。获中国仪器仪表学会奖二等奖1项、汉中市科学技术进步二等奖1项，发表论文40余篇，授权发明专利4项。

　　客座副主编：马天兵 教授

　　深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室副主任，第四届煤炭工业技术委员会委员，中国仪器仪表学会青年委员，安徽省机械工程学会理事，安徽省高校学科拔尖人才，安徽省线上教学名师。获安徽省科技进步一等奖1项，绿色矿山科技进步一等奖1项，安徽省教学成果奖7项（特等奖1项，一等奖3项，三等奖3项），发表论文80余篇，授权发明专利10余项目。

　　一、征稿主题（仅供参考）

　　1.矿山机械设备状态监测与故障诊断

　　2.矿山机械设备平稳运行关键技术

　　3.矿山机械设备非平稳信号提取与处理

　　4.矿山机械设备健康状态监测辅助技术，如电力载波通信、环境感知等

　　5.矿山机械设备故障预测及健康管理（PHM）技术

　　二、论文内容及质量要求

　　1.来稿需围绕专题主题，具有原创性和前瞻性，内容未公开发表，具有较强的科学与技术价值，或反映所研究领域的先进水平及发展趋势，或反映最新科研成果的研究进展与实施情况。

　　2.来稿要求选题新颖，观点鲜明，资料详实，论据充分，图表清晰、准确，专业术语和法定计量单位规范统一，不少于5 000字。

　　3.论文结构、写作方法及格式规范请参考《工矿自动化》近期刊登的文章，文章可从《工矿自动化》网站（http://www.gkzdh.cn，http://mkzd.cbpt.cnki.net）下载。

　　4.提交论文时务必附上作者联系电话、E-mail、通信地址和邮编，以便编辑与作者联系。

　　三、交稿及评审

　　1.为确保专题按时出版，请于2022年7月20日前投稿至邮箱8833361@qq.com。提交论文时请注明：矿山机械设备健康状态监测与故障诊断技术及应用专题。

　　2.为保持本刊的学术水平，专题来稿将按照本刊审稿流程进行双盲快速外审。最终出版专题的稿件数量服从于来稿质量。

　　四、时间结点

　　截稿日期：2022年7月20日

　　出版日期：2022年9月30日

　　专题文章正式录用后即可网络首发

　　五、版面费支付

　　为维持编辑部正常运行，通过审稿登载的所有论文需按规定支付版面费。

　　六、联系方式

　　责任编辑：盛男

　　电话：13921091207（微信同号）

　　QQ：8833361