针对目前煤矿矿用设备在安全状况方面存在的问题,鉴于煤矿矿用设备各参数之间存在非线性关系,提出了一种基于BP神经网络的煤矿矿用设备安全检测方法,可实现非在线检测变量的在线估计及预测。将BP神经网络原理运用于煤矿矿用设备安全预警问题中,建立了多指标综合监测(评价)的矿用设备安全预警网络模型,并以实测数据为例对所建模型进行了训练和检验,研究结果表明,BP神经网络具有收敛速度快、逼近效果好、训练结果唯一、精度高等优点,可以较好地模拟煤矿矿用设备性能特性,有效提高了对煤矿设备安全数据的分析与预警。