綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)研究與應(yīng)用

秦澤宇，王偉濤，馮銀輝，崔 耀，王建兵，王 帥

(北京天瑪智控科技股份有限公司，北京市順義區(qū)，101399)

0 引言

近年來，煤礦智能化建設(shè)成為主旋律，人工智能、5G工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)在煤礦建設(shè)中得到了應(yīng)用[1-2]。然而，傳統(tǒng)的煤礦設(shè)備生產(chǎn)管理模式與智能化系統(tǒng)的生產(chǎn)運(yùn)營不相適應(yīng)，無法滿足智能化開采模式的生產(chǎn)管理要求[3]。煤礦生產(chǎn)設(shè)備的管理水平直接影響著設(shè)備的運(yùn)行狀況和生產(chǎn)安全，良好的設(shè)備管理可以最大限度地減少設(shè)備故障和事故的發(fā)生，保證煤礦正常穩(wěn)定地生產(chǎn)。通過對關(guān)鍵設(shè)備的精細(xì)化管理，合理制定設(shè)備運(yùn)行方案和生產(chǎn)計(jì)劃，可以最大限度地發(fā)揮設(shè)備性能，減少空載率和故障停產(chǎn)時(shí)間，優(yōu)化生產(chǎn)效率。合理的設(shè)備管理和運(yùn)行可以最大限度地發(fā)揮設(shè)備的性能和功能，減少過度維修和更換，實(shí)現(xiàn)資源的節(jié)約與再生利用。因此，探索智能化設(shè)備管理的應(yīng)用方法、開展綜采機(jī)電設(shè)備智能化管理平臺(tái)研究、構(gòu)建智能化設(shè)備管控平臺(tái)具有重要意義。

1 綜采機(jī)電設(shè)備管理現(xiàn)狀

傳統(tǒng)綜采機(jī)電設(shè)備管理模式過度依賴人工巡檢和維修，這使得管理效率低下、反應(yīng)遲緩、管理粒度較粗，難以實(shí)現(xiàn)對綜采機(jī)電設(shè)備的精細(xì)化管理與調(diào)度，進(jìn)而導(dǎo)致資源浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重。同時(shí)，不同裝備管理人員的專業(yè)水平和管理方式存在較大差異，管理質(zhì)量難以保證，導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)化程度較低。此外，各個(gè)煤礦企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)難以共享與整合，更難以實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)的數(shù)據(jù)互換與復(fù)用，導(dǎo)致大量寶貴的數(shù)據(jù)資源得不到有效利用[4]。

隨著井下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和不斷成熟，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為綜采機(jī)電設(shè)備管理帶來重大機(jī)遇，采用現(xiàn)代信息技術(shù)可以對大量設(shè)備實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)測、狀態(tài)評估、故障預(yù)測和智能調(diào)度，釋放人工資源，降低管理成本，同時(shí)提高管理效率、準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)化程度，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化管理。結(jié)合煤礦生產(chǎn)實(shí)際信息，還可以針對性優(yōu)化設(shè)備的使用方案以及煤礦開采工藝和流程，最大限度地提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益[5]。與此同時(shí)，煤礦企業(yè)還面臨技術(shù)難度大、人才缺乏、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱以及管理理念轉(zhuǎn)變緩慢等挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)裝備管理方式存在高成本、低效率、難以適應(yīng)智能化煤礦高效、清潔、安全的生產(chǎn)要求，亟需利用現(xiàn)代信息通信技術(shù)，建立自動(dòng)化和智能化的管理系統(tǒng)，以彌補(bǔ)傳統(tǒng)管理方式的不足，實(shí)現(xiàn)綜采機(jī)電設(shè)備的智能化管理。北京天瑪智控科技股份有限公司(以下簡稱“天瑪智控”)應(yīng)用相關(guān)技術(shù)與管理理念，不斷推進(jìn)智能化產(chǎn)品迭代升級，研發(fā)出綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)。該平臺(tái)管理過程具備自學(xué)習(xí)與智能決策能力，使煤礦企業(yè)的裝備管理實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

2 綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)構(gòu)建

綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)是實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備精細(xì)化管理的關(guān)鍵。通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，該平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)對關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集與監(jiān)測，利用大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)構(gòu)建設(shè)備管理智能模型，實(shí)現(xiàn)高效診斷與精準(zhǔn)預(yù)測，為企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行提供決策支持[6-7]。綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)架構(gòu)

(1)設(shè)備層。該層提供了綜采工作面的基礎(chǔ)工況信息，在綜采機(jī)電設(shè)備上安裝不同類型的傳感器，可以監(jiān)測設(shè)備的振動(dòng)、溫度、壓力、流量、高度、角度、行程等關(guān)鍵參數(shù)信息，將這些信息采集到設(shè)備的控制器系統(tǒng)中，并通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。

(2)數(shù)據(jù)采集層。該層主要的目標(biāo)是以EtherNet/IP協(xié)議為基礎(chǔ)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)通信傳輸標(biāo)準(zhǔn)。將CAN、OPC UA、RS422、Modbus等協(xié)議轉(zhuǎn)化為EtherNet/IP協(xié)議，按照《煤礦綜采工作面機(jī)電設(shè)備EtherNet/IP通信接口和協(xié)議》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)傳輸數(shù)據(jù)，構(gòu)建了物聯(lián)網(wǎng)信息管理系統(tǒng)。井下工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合通訊協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)對設(shè)備控制和監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間統(tǒng)一的信息傳遞和互聯(lián)互通[8]。

(3)控制層。該層主要負(fù)責(zé)對運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制，采集各類傳感器產(chǎn)生的振動(dòng)、壓力、溫度、轉(zhuǎn)速、功率等運(yùn)行參數(shù)，采用響應(yīng)式交互操作方式，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的工作面智能化開采集控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備工作狀況的全面感知和協(xié)同控制[9]。

(4)業(yè)務(wù)層。該層是工礦數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)，主要負(fù)責(zé)對原始采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，并依據(jù)業(yè)務(wù)需要構(gòu)建智能化故障診斷與預(yù)警模型。利用專家知識(shí)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷裝備當(dāng)前狀態(tài)與潛在故障模式，實(shí)現(xiàn)高精度診斷。同時(shí)，通過跟蹤監(jiān)測參數(shù)變化趨勢與比較信號(hào)間差異，預(yù)測裝備未來一定期間內(nèi)的工作狀況，確定預(yù)警等級與生成預(yù)警信息。該層可為設(shè)備運(yùn)行自動(dòng)化率、狀態(tài)、故障診斷等方面提供重要的技術(shù)支撐。

(5)展示層。該層主要包括數(shù)字孿生與仿真系統(tǒng)、知識(shí)與決策支持系統(tǒng)、移動(dòng)互聯(lián)系統(tǒng)等。數(shù)字孿生與仿真系統(tǒng)能夠構(gòu)建設(shè)備的虛擬模型，并在數(shù)字空間下模擬裝備工作過程，驗(yàn)證不同控制策略，并將最優(yōu)策略下達(dá)至實(shí)體裝備，實(shí)現(xiàn)數(shù)字與實(shí)體的協(xié)同優(yōu)化[10]。知識(shí)與決策支持系統(tǒng)通過知識(shí)圖譜與規(guī)則引擎，整合專家經(jīng)驗(yàn)與管理知識(shí)，為管理者提供最佳的維保決策支持，實(shí)現(xiàn)知識(shí)驅(qū)動(dòng)管理[11]。移動(dòng)互聯(lián)系統(tǒng)利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)管理系統(tǒng)的信息化集成，通過PC端與移動(dòng)端相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對管理系統(tǒng)的全方位監(jiān)控與運(yùn)維，提高管理效率。該層的核心目標(biāo)是以直觀清晰的方式將綜采工作面的生產(chǎn)工藝和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)展示給用戶，為指導(dǎo)生產(chǎn)提供重要的依據(jù)。

3 綜采機(jī)電設(shè)備的數(shù)據(jù)采集

3.1 基于傳感器技術(shù)的礦用機(jī)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測

傳感器技術(shù)在綜采機(jī)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測中有廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的精細(xì)化檢測與評估，增強(qiáng)了煤礦管控系統(tǒng)對井下工況環(huán)境的感知能力，為實(shí)現(xiàn)精益管理與故障預(yù)測提供重要技術(shù)支撐[12]。

在綜采機(jī)電設(shè)備上安裝不同類型的傳感器，可以監(jiān)測設(shè)備的振動(dòng)、溫度、壓力、流量、高度、角度、行程等關(guān)鍵參數(shù)信息，結(jié)合參數(shù)變化規(guī)律與趨勢分析判斷設(shè)備的工作狀態(tài)和故障模式，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀況的實(shí)時(shí)檢測與評估。采用超帶寬技術(shù)(UWB)，紅外線傳感器可以識(shí)別設(shè)備和人員的位置，用于安全閉鎖和開采狀態(tài)評估。在重要區(qū)域布設(shè)監(jiān)控?cái)z像頭，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行視頻圖像，然后基于視頻內(nèi)容進(jìn)行煤巖識(shí)別、煤矸識(shí)別和視頻拼接，分析設(shè)備生產(chǎn)狀態(tài)、性能和故障。傳感器采集的數(shù)據(jù)信息通過井下物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心與綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)，這對延長設(shè)備使用壽命、提高設(shè)備安全生產(chǎn)水平具有重要意義[13-14]。

3.2 基于井下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的裝備數(shù)據(jù)采集

井下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了綜采機(jī)電設(shè)備的通信互聯(lián)和信息交互，為智能管理提供重要基礎(chǔ)。通過部署礦用傳感器、監(jiān)控設(shè)備和通信網(wǎng)絡(luò)，采用基于EtherNet/IP通訊協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以自動(dòng)監(jiān)測設(shè)備，獲取運(yùn)行參數(shù)和狀態(tài)信息，并實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)采集、傳輸與集成。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)還支持遠(yuǎn)程控制與操作、協(xié)議轉(zhuǎn)換等功能，這使得管理系統(tǒng)可以基于采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)評估、故障預(yù)測與診斷，并作出智能決策，實(shí)現(xiàn)無人值守管理，摒除了人工監(jiān)測的部分主觀性，提高了管理的自動(dòng)化和智能化。礦用工業(yè)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 礦用工業(yè)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)

井下工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為機(jī)電設(shè)備監(jiān)測與自動(dòng)化管理的關(guān)鍵一環(huán)，構(gòu)建了一個(gè)信息感知與采集網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了多源異構(gòu)信息的融合，這為管理系統(tǒng)進(jìn)行智能決策與優(yōu)化提供基礎(chǔ)。這種技術(shù)手段的廣泛應(yīng)用將大幅提升綜采機(jī)電設(shè)備管理的智能化水平。

4 綜采機(jī)電設(shè)備的動(dòng)態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)測

4.1 基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的設(shè)備異常檢測方法

大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為設(shè)備異常監(jiān)測與故障預(yù)警提供有力工具。通過分析設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用K-means、DBSCAN、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)與聚類規(guī)律，并建立數(shù)據(jù)模型。煤礦工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)上傳的設(shè)備數(shù)據(jù)通過聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，分析設(shè)備的故障特征并找出符合設(shè)備故障征兆的數(shù)據(jù)，從而提高故障診斷系統(tǒng)的辨識(shí)度，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)警[15]。

4.2 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)和基于模型的智能系統(tǒng)

基于規(guī)則的專家系統(tǒng)依靠人工制定的規(guī)則進(jìn)行判斷，易理解但規(guī)則難以保證完備，適用于問題空間較小的場景[16]。而基于模型的智能系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系，判斷效果好且持續(xù)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，但模型不易理解，要求數(shù)據(jù)量較大[17]。2種方法各有優(yōu)勢，可以相互補(bǔ)充。在實(shí)際應(yīng)用中，通常將兩者結(jié)合，先使用專家規(guī)則對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行初篩，然后采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能模型進(jìn)行精確判斷，這可以提高系統(tǒng)的可理解性與判斷精度。同時(shí)，專家規(guī)則也可用于指導(dǎo)模型訓(xùn)練與修正模型判斷結(jié)果。這種融合方法綜合利用了人工智能技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的方法，可以發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)對異常檢測與故障診斷的高效準(zhǔn)確判斷。

基于規(guī)則的專家系統(tǒng)與基于模型的智能系統(tǒng)融合應(yīng)用于設(shè)備智能管理時(shí)，需要擁有復(fù)雜的業(yè)務(wù)知識(shí)模型與大量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。這也將有利于管理系統(tǒng)的透明度與可調(diào)節(jié)性，更加符合企業(yè)實(shí)際應(yīng)用需求，是未來設(shè)備管理技術(shù)發(fā)展的方向之一。

4.3 關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)評估與健康管理

關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)評估與健康管理需要采取綜合的技術(shù)手段與方法。通過傳感器采集各類運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合參數(shù)提取、閾值判斷、趨勢分析與知識(shí)診斷等方法進(jìn)行狀態(tài)評估，然后根據(jù)評估結(jié)果制定設(shè)備的維修保養(yǎng)計(jì)劃，提高管理的針對性與有效性，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)備的精細(xì)化調(diào)度與優(yōu)化配置，這對企業(yè)生產(chǎn)組織與經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義[18]。設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測系統(tǒng)界面如圖3所示。

圖4 設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測系統(tǒng)界面

5 綜采機(jī)電設(shè)備智能調(diào)度與優(yōu)化

5.1 基于設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)任務(wù)的智能調(diào)度方法

生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)與任務(wù)之間存在復(fù)雜的相互依賴關(guān)系，如何實(shí)現(xiàn)兩者的協(xié)調(diào)配合，達(dá)到安全高效生產(chǎn)，一直是煤礦企業(yè)生產(chǎn)管理的核心問題。通過分析傳感器監(jiān)測關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，并利用多目標(biāo)優(yōu)化、狀態(tài)預(yù)測、模擬仿真與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以預(yù)測設(shè)備未來狀況，綜合判斷設(shè)備狀況與生產(chǎn)要求，生成最優(yōu)的設(shè)備與任務(wù)動(dòng)態(tài)配比方案。這種智能調(diào)度方式可以最大限度發(fā)揮設(shè)備與工藝的性能，優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，隨著應(yīng)用場景進(jìn)行自適應(yīng)控制。

基于設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)任務(wù)的智能調(diào)度方法，北京天瑪智控科技股份有限公司研發(fā)了自主割煤系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用巡檢機(jī)器人搭載三維激光掃描設(shè)備進(jìn)行全工作面三維激光掃描，并通過拼接、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等方法，建立與三維地質(zhì)模型空間統(tǒng)一的全工作面點(diǎn)云模型，實(shí)現(xiàn)采場與開采設(shè)備位置信息動(dòng)態(tài)融合關(guān)聯(lián)，并結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)，提高設(shè)備測量和姿態(tài)定位精度。利用三維模型動(dòng)態(tài)校正算法對開采模型的執(zhí)行結(jié)果驗(yàn)證并優(yōu)化，輸出截割指導(dǎo)信息，使綜采裝備可智能決策和自主執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)適應(yīng)煤層條件的智能化開采[19]。通過地面遠(yuǎn)程規(guī)劃截割的數(shù)據(jù)分析和井下截割模板功能開發(fā)部署，模擬規(guī)劃截割20余刀，頂?shù)装逡?guī)劃曲線與實(shí)際人工作業(yè)曲線對比，最佳匹配率達(dá)75%，最低匹配率33%。因此，加快關(guān)鍵設(shè)備與生產(chǎn)任務(wù)協(xié)同調(diào)度技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用、建立智能調(diào)度系統(tǒng)，是煤礦企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提高管理水平的重要舉措。自主割煤系統(tǒng)界面如圖5所示。

5.2 設(shè)備協(xié)同工作與生產(chǎn)過程協(xié)同優(yōu)化

通過采集生產(chǎn)過程與設(shè)備多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程與設(shè)備的深入理解。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，可以構(gòu)建煤礦生產(chǎn)的數(shù)字孿生系統(tǒng)，并在數(shù)字空間中模擬生產(chǎn)組織形式與設(shè)備協(xié)作方式，優(yōu)化生產(chǎn)方案和控制策略。這使得生產(chǎn)管理從事后排查逐步發(fā)展為事前仿真與預(yù)測，管理由被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng)。生成的最優(yōu)方案可以下發(fā)至實(shí)體生產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)虛擬空間與實(shí)物空間的有效銜接，這極大提高了生產(chǎn)組織的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。通過多智能體協(xié)同算法，可以根據(jù)設(shè)備性能與工作狀態(tài)建立起設(shè)備之間的互動(dòng)機(jī)制。各設(shè)備可以根據(jù)工作情況主動(dòng)調(diào)整運(yùn)行方案，相互配合完成生產(chǎn)任務(wù)，可以大幅提高系統(tǒng)的靈活性與魯棒性，使系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全面優(yōu)化。數(shù)字孿生系統(tǒng)界面如圖6所示。

圖6 數(shù)字孿生系統(tǒng)界面

實(shí)現(xiàn)裝備協(xié)同與生產(chǎn)過程協(xié)同，使得生產(chǎn)設(shè)備、工序乃至整個(gè)系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)深度融合，生產(chǎn)組織變得極其靈活與智能。這必將使煤礦企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)發(fā)生革命性變化，實(shí)現(xiàn)由追求效率最大化到系統(tǒng)最優(yōu)運(yùn)行的跨越[20]。天瑪智控研發(fā)了“三機(jī)”協(xié)同數(shù)字孿生系統(tǒng)，構(gòu)建了“三機(jī)”協(xié)同工藝模型。以時(shí)間軸為基準(zhǔn)，以設(shè)備傳感器信息為參數(shù)，串聯(lián)采煤機(jī)、液壓支架動(dòng)作事件，事件涵蓋要素包括事件名稱、動(dòng)作執(zhí)行對象、動(dòng)作指令、指令持續(xù)時(shí)間、采煤機(jī)位置變化等。

6 應(yīng)用情況

天瑪智控通過應(yīng)用智能化和物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)手段，構(gòu)建了綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對關(guān)鍵綜采機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)測、壽命評估與精細(xì)化管理等功能。2020-2023年，綜采機(jī)電設(shè)備智能化管控平臺(tái)相關(guān)技術(shù)成果先后應(yīng)用到國能神東煤炭集團(tuán)有限責(zé)任公司的上灣、榆家梁、保德等煤礦，幫助企業(yè)提高了設(shè)備管理的智能化和科學(xué)性，對企業(yè)安全生產(chǎn)與降本增效具有重要作用。

(1)構(gòu)建了EtherNet/IP的物聯(lián)網(wǎng)信息管理系統(tǒng)，制定了綜采機(jī)電設(shè)備的統(tǒng)一數(shù)據(jù)傳輸規(guī)范，與國能神東煤炭集團(tuán)有限責(zé)任公司共同編制了11項(xiàng)《煤礦綜采工作面機(jī)電設(shè)備EtherNet/IP通信接口和協(xié)議》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。該系統(tǒng)共計(jì)采集并處理了9.4億條數(shù)據(jù)，創(chuàng)建103個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫，提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)API接口。

(2)研發(fā)綜采工作智能化LongwallMind6.0集控平臺(tái)，可運(yùn)行在Linux/Windows/Docker等主流平臺(tái)，交互操作響應(yīng)性小于50 ms，形成了一套完整、全面、標(biāo)準(zhǔn)化的綜采工作面智能化開采集控平臺(tái)軟件。

(3)基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，研發(fā)了采煤機(jī)故障診斷模型，該模型可以提前30～90 min識(shí)別出采煤機(jī)在工作過程的異常狀況。基于規(guī)則的專家系統(tǒng)構(gòu)建了78條專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?shí)現(xiàn)從紙面上的業(yè)務(wù)知識(shí)到數(shù)字化的轉(zhuǎn)型升級。

(4)數(shù)字孿生系統(tǒng)通過煤礦開采的真實(shí)生產(chǎn)日志進(jìn)行仿真試驗(yàn)，采煤機(jī)搖臂傾角平均誤差為2.3°，液壓支架升柱角度平均誤差為0.14°及行程平均誤差為6.3 mm，所構(gòu)建的數(shù)字孿生模型可以正確反映實(shí)際生產(chǎn)過程的真實(shí)狀態(tài)，與真實(shí)裝備符合一致性要求，仿真結(jié)果與真實(shí)記錄接近，驗(yàn)證了數(shù)字孿生模型的正確性和準(zhǔn)確性。

7 結(jié)語

智能傳感器、人工智能、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算等技術(shù)進(jìn)步迅速，這為構(gòu)建綜采機(jī)電設(shè)備智能化管理平臺(tái)奠定了基礎(chǔ)。企業(yè)應(yīng)抓住機(jī)遇，加大投入力度，推進(jìn)管理創(chuàng)新，加速智能化系統(tǒng)的應(yīng)用。未來，隨著工業(yè)4.0的推動(dòng)，智能制造與裝備管理相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)逐漸完善，這對煤礦行業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有重要作用。在實(shí)際應(yīng)用過程中，智能化管理平臺(tái)依然面臨一定問題，但隨著技術(shù)發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)步和政策支持，這些問題將逐步解決，實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型升級。