随着煤矿行业的智能化发展，机电设备的健康监测与预测成为保障安全生产的重要手段。本文基于大数据技术，针对煤矿机电设备的运行状况进行深入研究。首先，建立了煤矿机电设备数据采集与管理平台，通过传感器和物联网技术，实现对设备实时数据的收集。其次，运用数据挖掘与机器学习算法，对历史运行数据进行分析，提取设备健康状态特征。研究结果表明，基于大数据的监测模型能够准确识别设备故障预警信号，提前预测设备的潜在风险，减少故障停机时间。