浏览次数：48项目概况
成果简介：顺应智能化时代的发展，分析煤矿生产设备的特征，通过优化传感器布置、广泛收集市场设备运行信息、多元信息融合、数字清洗、设备故障机理研究、故障模式识别研究和人工专家系统等，建立了煤矿生产设备预测性智能检修维护平台。解决机电设备事后检修的“欠修”和周期预防性维修的“多修”问题，解决预防性维修极易导致“过度维护”，同时无法有效避免“非计划停车”，甚至可能意外造成“维修性故障”发生的问题。基于设备运行状态参数决定维修时间、内容和方式的一种现代化设备维修模式——预测性检修维护，可实现设备的实时动态监护、隐患故障提前预警、按需维护检修。
煤矿生产设备智能预测性检修维护系统由机电设备监测终端与监测专家系统组成，在采集设备实时海量数据的基础上，建立设备运行数字模型和故障模型并自学习。通过设备运行的振动、温度、波形、频谱、过煤量等数据分析，判断设备的运行状态，精准预测设备的剩余寿命，保障矿井安全高效、持续生产。疑难问题可立即启动远程会诊功能，与远程专家一道分析、提出维修方案。并可根据设备运行状态，及时生成配件计划，降低备件库存。预测性检修维护是一种更灵活高效的设备维修方式，可提前发现早期故障征兆，预测故障发生时间，避免非计划停机，具备优化设备寿命和提高生产效率的优势。
2、主要创新点
（1）对煤矿生产设备及运行环境进行了深入方向研究，总结出煤矿生产是地下大机器群生产，设备众多，系统串联，重负荷大功率，运行环境恶劣，空间狭小，维护难度大，对生产设备维护保养有高的特殊的要求。并对目前管理上存在的问题进行了剖析。
（2）充分利用现有的煤矿智能化基础网络、算力、智能化生产线、设备管理基础等，按照“全面感知、广泛接入、扁平采集、多元融合、模型识别、人机结合、精准检修、智能运维”的指导思想，依照信息检测、特征提取、状态表述、状态分类与辨识、全局状态决策、异常状态决策、故障诊断决策、输出结果和精准检修等的技术路线，进行布局和建立柠条塔矿业生产设备预测性智能检修维护平台。
（3）根据矿井生产设备特点、分布情况及故障诊断目标，边缘端采集策略，多元藕合，优化传感器布置。
（4）为确保数据的正确性、有效性，将无价值或错误的数据清洗，开展了数据清洗及标准化工作。
（5）研究应用故障分析理论，通过分析煤矿生产设备的典型故障，根据其结构、工作机理和失效形式，排除环境干扰，建立大量的具有特色煤矿生产设备故障判断模型。
（6）根据“修不修、何时修、修什么、怎么修、谁来修”的目标，建立了预测性故障智能诊断模块，并进行智能诊断工作，取得了成效。
（7）为了此项工作有效开展，从管理制度方面有力支持，融合设备全生命周期管理，智能配件生成，维检修作业信息化闭环管理。
融合智能化技术、设备技术、管理技术三项技术，创新性开展煤矿生产设备预测性智能化检修维护工作，为煤矿“生产智能化，管理数字化”创出新路。