人工智能在礦山設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用研究

摘要：預(yù)測(cè)性維護(hù)（PdM）利用數(shù)據(jù)和分析來(lái)預(yù)測(cè)系統(tǒng)組件的潛在故障，提前采取維護(hù)措施以避免損壞，旨在解決礦山設(shè)備維護(hù)中的預(yù)測(cè)性問(wèn)題，提高設(shè)備可靠性和生產(chǎn)效率。研究流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、決策支持與執(zhí)行等環(huán)節(jié)。從數(shù)據(jù)源、模型透明性與可解釋性、系統(tǒng)集成3個(gè)方面分析了利用人工智能實(shí)現(xiàn)PdM的挑戰(zhàn)。研究結(jié)果表明，基于人工智能的PdM能夠顯著減少設(shè)備故障時(shí)間，提高維護(hù)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。此外，提出機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和數(shù)字孿生等技術(shù)在PdM中的應(yīng)用前景，為未來(lái)研究提供了方向。

關(guān)鍵詞：預(yù)測(cè)性維護(hù)；人工智能；深度學(xué)習(xí)；機(jī)器學(xué)習(xí)；數(shù)字孿生；區(qū)塊鏈技術(shù)

中圖分類號(hào)：TD679文章編號(hào)：1001-1277（2025）01-0001-05

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.11792/hj20250101

引言

在礦山設(shè)備管理中，維護(hù)策略的選擇直接影響設(shè)備的可靠性及運(yùn)行效率。預(yù)防性維護(hù)（Preventive Maintenance，PM）與預(yù)測(cè)性維護(hù)（Predictive Mainte-nance，PdM）是2種常用的維護(hù)策略，但二者在概念、方法和應(yīng)用效果上存在顯著差異[1-3]。PM是一種基于時(shí)間或使用周期的維護(hù)策略，其主要目的是通過(guò)定期檢查與維護(hù)來(lái)防止設(shè)備發(fā)生故障，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)定期性與計(jì)劃性。而PdM則是一種基于設(shè)備實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的維護(hù)策略，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如振動(dòng)、溫度、壓力等參數(shù)，利用先進(jìn)的分析和預(yù)測(cè)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備的故障發(fā)生時(shí)間和剩余壽命[4]。PdM的核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，其目的是在設(shè)備故障發(fā)生前進(jìn)行維護(hù)，從而避免非計(jì)劃停機(jī)和嚴(yán)重?fù)p壞。PdM在提高設(shè)備可靠性和生產(chǎn)效率方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。隨著礦山設(shè)備的自動(dòng)化和智能化水平不斷提高，傳統(tǒng)的維護(hù)方法難以滿足現(xiàn)代生產(chǎn)需求。PdM通過(guò)數(shù)據(jù)分析和人工智能（AI）技術(shù)，提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障并進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，可顯著降低設(shè)備的故障率及維修成本。該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)在于如何提升PdM的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與自主性，以適應(yīng)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的工作環(huán)境[5-6]。

近年來(lái)，許多研究集中在基于AI的PdM上，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析等[7-10]。該類研究在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與系統(tǒng)自主性方面已取得顯著進(jìn)展。例如：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）、決策樹（DT）、隨機(jī)森林（RF）和支持向量機(jī)（SVM）等算法被用于傳感器數(shù)據(jù)分類[11-15]。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），則被用于生成所提出的預(yù)測(cè)性維護(hù)策略和算法，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和故障預(yù)測(cè)[16-21]。鑒于構(gòu)建智能制造系統(tǒng)的目標(biāo)，基于AI的PdM需對(duì)數(shù)據(jù)充分挖掘，以用于構(gòu)建能夠獲得知識(shí)并預(yù)測(cè)設(shè)備健康狀態(tài)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在該方面，PdM提供了諸如基于狀態(tài)的維護(hù)（CBM）、預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）和剩余壽命（RUL）等方法[22-24]。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足，如數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的限制、不確定性問(wèn)題、黑箱問(wèn)題及AI芯片問(wèn)題等[5，25-26]。針對(duì)上述不足，首先，詳細(xì)梳理了基于AI的礦山設(shè)備PdM工作流程，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、決策支持與執(zhí)行4個(gè)環(huán)節(jié)；然后，分析了在PdM中使用AI的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)源、模型透明性與可解釋性、系統(tǒng)集成等問(wèn)題；最后，探討了機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、云計(jì)算和數(shù)字孿生等技術(shù)在PdM中的應(yīng)用前景，為未來(lái)研究提供了方向。

1基于AI的PdM工作流程

基于AI的PdM是一種復(fù)雜而全面的維護(hù)策略，通過(guò)收集和解釋關(guān)鍵組件運(yùn)行狀態(tài)的間歇性或連續(xù)數(shù)據(jù)，最大限度地減少檢查和維修總成本，即通過(guò)整合多種技術(shù)以提升礦山設(shè)備的運(yùn)維效率和使用壽命。該系統(tǒng)的關(guān)鍵組成包括傳感器、數(shù)據(jù)預(yù)處理、AI算法、決策模塊、通信與集成及用戶界面與報(bào)告6部分?；贏I的PdM工作流程與關(guān)鍵組成部分的邏輯關(guān)系見圖1。

1.1數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集是PdM工作流程的起點(diǎn)，通過(guò)在礦山設(shè)備上安裝多種傳感器來(lái)實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。此類傳感器包括振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，它們能夠捕捉設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)，如振動(dòng)頻率、溫度變化、壓力波動(dòng)等。這些數(shù)據(jù)可通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)服務(wù)器或云端存儲(chǔ)平臺(tái)[27]。

此外，還可以將設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、維護(hù)記錄和操作日志等作為補(bǔ)充數(shù)據(jù)源，以提供全面的數(shù)據(jù)支持。這些數(shù)據(jù)的收集為后續(xù)數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練提供了基礎(chǔ)。

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

收集到的原始數(shù)據(jù)通常包含噪聲和異常值，為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量需進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括：

1）數(shù)據(jù)清洗。剔除無(wú)效數(shù)據(jù)及異常值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

2）缺失數(shù)據(jù)處理。填補(bǔ)或刪除缺失數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性。

3）數(shù)據(jù)歸一化。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以便于后續(xù)算法處理。例如，將不同量綱數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相同量綱，使其在模型訓(xùn)練時(shí)具有可比性。

4）特征提取。從原始數(shù)據(jù)中提取有用特征，這些特征能夠更好地代表設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和故障模式。常用的特征提取方法包括時(shí)域分析、頻域分析和小波變換等。

5）數(shù)據(jù)集劃分。將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和評(píng)估。

1.3模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，進(jìn)入模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)階段?；贏I的PdM主要采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型構(gòu)建。常用的算法包括：

1）監(jiān)督學(xué)習(xí)。該算法屬于回歸分析，如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和梯度提升樹等，用于故障分類和剩余壽命預(yù)測(cè)。

2）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。該算法屬于分類模型，如K-means聚類和自組織映射（SOM），用于異常檢測(cè)和數(shù)據(jù)模式識(shí)別。

3）深度學(xué)習(xí)。該算法屬于時(shí)間序列分析，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，用于處理復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)和高維度數(shù)據(jù)。

模型訓(xùn)練過(guò)程中，首先，利用訓(xùn)練集進(jìn)行模型參數(shù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化；然后，利用驗(yàn)證集進(jìn)行模型的調(diào)優(yōu)和驗(yàn)證；最后，在測(cè)試集上評(píng)估模型的性能。通過(guò)迭代優(yōu)化，最終得到一個(gè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備故障和剩余壽命的模型。

1.4決策支持與執(zhí)行

模型訓(xùn)練完成后，基于AI的PdM可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果提供維護(hù)建議和決策支持。決策支持與執(zhí)行的步驟包括：

1）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)傳感器數(shù)據(jù)，使用訓(xùn)練好的AI模型進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和剩余壽命估算。如果檢測(cè)到異?；蝾A(yù)測(cè)設(shè)備即將出現(xiàn)故障，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成預(yù)警。

2）維護(hù)建議與計(jì)劃。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，系統(tǒng)生成維護(hù)建議和詳細(xì)維護(hù)計(jì)劃，包括具體維護(hù)時(shí)間、維護(hù)內(nèi)容和所需備件等。這些建議和計(jì)劃可以幫助維護(hù)人員提前準(zhǔn)備，避免非計(jì)劃停機(jī)和設(shè)備損壞。

3）執(zhí)行與反饋。維護(hù)人員根據(jù)系統(tǒng)提供的建議和計(jì)劃，進(jìn)行實(shí)際維護(hù)操作。在維護(hù)完成后，記錄維護(hù)過(guò)程和結(jié)果，并將這些數(shù)據(jù)反饋回系統(tǒng)，不斷優(yōu)化模型和維護(hù)策略。

決策模塊可推薦預(yù)防性或糾正性維護(hù)任務(wù)，安排維護(hù)時(shí)間，并根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行條件在必要時(shí)向維護(hù)團(tuán)隊(duì)發(fā)送警報(bào)；通信與集成模塊可通過(guò)使用標(biāo)準(zhǔn)接口和協(xié)議，如Modbus、Snap7和OPC-UA等實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的無(wú)縫通信和數(shù)據(jù)共享；用戶界面及報(bào)告模塊則提供數(shù)據(jù)可視化、儀表板和報(bào)告功能，將數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)信息直觀地呈現(xiàn)給用戶。

基于AI的礦山設(shè)備PdM工作流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、決策支持與執(zhí)行4個(gè)環(huán)節(jié)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)。同時(shí)，每個(gè)組成部分的有機(jī)結(jié)合確保了系統(tǒng)的整體效能和可靠性。

2使用AI實(shí)現(xiàn)PdM的挑戰(zhàn)

基于AI的PdM系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢(shì)，但在礦山設(shè)備實(shí)際應(yīng)用中仍面臨數(shù)據(jù)源、模型透明性與可解釋性及系統(tǒng)集成等方面的挑戰(zhàn)。

2.1數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量對(duì)訓(xùn)練和驗(yàn)證基于AI的PdM系統(tǒng)至關(guān)重要。早期階段，因難以擁有所有相關(guān)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果不佳。使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)后，有必要識(shí)別數(shù)據(jù)缺口并解決數(shù)據(jù)量不足的問(wèn)題。而數(shù)據(jù)質(zhì)量與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性呈正相關(guān)關(guān)系，即數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，預(yù)測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確，但收集和清洗數(shù)據(jù)的時(shí)間和成本可能越高。為應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，提出使用虛擬環(huán)境和測(cè)試平臺(tái)來(lái)模擬真實(shí)數(shù)據(jù)場(chǎng)景，以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足[12，16]。為提高系統(tǒng)在真實(shí)場(chǎng)景中的適應(yīng)性，可在不同條件下進(jìn)行廣泛測(cè)試與驗(yàn)證，包括不同類型的設(shè)備及操作條件。但是，在實(shí)驗(yàn)室條件下測(cè)試的系統(tǒng)可能無(wú)法在復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)工業(yè)環(huán)境中表現(xiàn)出同樣的性能和準(zhǔn)確性[5]。

此外，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)評(píng)估指標(biāo)，使得不同PdM系統(tǒng)之間的性能比較變得困難。為克服該問(wèn)題，提出了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、均方誤差、精度和召回率等評(píng)估指標(biāo)。這些指標(biāo)有助于評(píng)估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，但仍需要在行業(yè)內(nèi)達(dá)成共識(shí)，以制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

2.2模型透明性與可解釋性

透明性與可解釋性是基于AI的PdM系統(tǒng)的基本組成部分[9]。由于系統(tǒng)的復(fù)雜性，特別是深度學(xué)習(xí)模型，確保其透明性和可解釋性面臨諸多挑戰(zhàn)：①AI模型通常包含大量參數(shù)和復(fù)雜的非線性關(guān)系，使得難以理解模型的決策過(guò)程；②特征選擇和生成過(guò)程可能非常復(fù)雜，不易解釋；③深度學(xué)習(xí)和其他復(fù)雜AI模型通常被視為黑箱模型，其內(nèi)部工作機(jī)制難以理解和解釋；④PdM模型需要定期更新以反映新數(shù)據(jù)和環(huán)境變化，模型的頻繁更新可能導(dǎo)致透明性和可解釋性下降；⑤在某些行業(yè)和地區(qū)，使用AI技術(shù)需要遵守嚴(yán)格的合規(guī)性和法規(guī)要求，這可能對(duì)模型透明性和可解釋性提出額外挑戰(zhàn)。為克服上述挑戰(zhàn)，可通過(guò)使用簡(jiǎn)單模型（如決策樹或線性回歸模型）、自動(dòng)特征工程工具、梯度加權(quán)類激活映射（Grad-CAM）技術(shù)，以及實(shí)施嚴(yán)格的版本控制和合規(guī)性管理，以增強(qiáng)AI模型的透明性和可解釋性，從而實(shí)現(xiàn)更高效可靠的預(yù)測(cè)性維護(hù)。

2.3系統(tǒng)集成

系統(tǒng)集成方面面臨的挑戰(zhàn)包括：①不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式和頻率可能不同，集成和管理這些數(shù)據(jù)的過(guò)程復(fù)雜；②PdM系統(tǒng)通常需要與現(xiàn)有的企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)（ERP）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）和其他工業(yè)控制系統(tǒng)集成，這些系統(tǒng)可能使用不同的技術(shù)和協(xié)議，缺乏互操作性；③在集成過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是一個(gè)重要的考慮因素，PdM系統(tǒng)需要訪問(wèn)和處理大量敏感數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)泄露和被網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)；④隨著數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)需求的增長(zhǎng)，PdM系統(tǒng)需要具備良好的可擴(kuò)展性，能夠處理越來(lái)越多的數(shù)據(jù)和分析更復(fù)雜的任務(wù)。針對(duì)以上挑戰(zhàn)，提出了一些集成方法，如模塊化設(shè)計(jì)和面向服務(wù)架構(gòu)（SOA），利用標(biāo)準(zhǔn)接口和協(xié)議（如Modbus、Snap7、0PC-UA和RESTfulAPI）來(lái)實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有系統(tǒng)的通信[28-29]。此外，邊緣計(jì)算和霧計(jì)算等技術(shù)也被用于提高系統(tǒng)集成的靈活性和效率，即通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、開放接口、安全保護(hù)、可擴(kuò)展設(shè)計(jì)等措施可有效實(shí)現(xiàn)PdM系統(tǒng)的高效集成和應(yīng)用[30]。

3前沿技術(shù)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

3.1前沿技術(shù)

基于AI的PdM系統(tǒng)作為一種前瞻性維護(hù)策略，依托于先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，正在不斷發(fā)展和演進(jìn)。以下是當(dāng)前該領(lǐng)域的幾項(xiàng)最新技術(shù)：

1）機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)。增強(qiáng)學(xué)習(xí)（Reinforce-ment Learning）通過(guò)試錯(cuò)過(guò)程學(xué)習(xí)策略，在PdM系統(tǒng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在設(shè)備運(yùn)行策略優(yōu)化和決策支持方面。通過(guò)不斷調(diào)整維護(hù)策略，增強(qiáng)學(xué)習(xí)可以找到最優(yōu)的維護(hù)方案，從而延長(zhǎng)設(shè)備壽命和提高生產(chǎn)效率。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Networks，GNN）作為處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，可有效模擬礦山設(shè)備的復(fù)雜連接關(guān)系并在設(shè)備故障預(yù)測(cè)和狀態(tài)監(jiān)測(cè)中發(fā)揮重要作用。自動(dòng)編碼器（Autoencoder）為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，在PdM系統(tǒng)中可用于從高維度傳感器數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，幫助提高故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

2）物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算。IoT技術(shù)通過(guò)在設(shè)備上安裝各種傳感器，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，使得PdM系統(tǒng)能獲取更全面和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持。例如：通過(guò)振動(dòng)傳感器監(jiān)測(cè)設(shè)備的振動(dòng)頻率，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常情況。邊緣計(jì)算（Edge Computing）是一種在數(shù)據(jù)源頭進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的技術(shù)。通過(guò)在設(shè)備端進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析，邊緣計(jì)算可以大大降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和響應(yīng)速度。此外，邊緣計(jì)算還能有效減輕中央服務(wù)器的負(fù)載，提升整個(gè)系統(tǒng)的效率。

3）大數(shù)據(jù)與云計(jì)算。隨著礦山設(shè)備傳感器數(shù)量的增加，PdM系統(tǒng)需要處理和分析大量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和分析方面通過(guò)使用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可高效地處理和分析海量數(shù)據(jù)，從中提取有價(jià)值的信息。云計(jì)算技術(shù)則可提供高性能計(jì)算資源和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，使PdM系統(tǒng)能夠處理復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)和存儲(chǔ)大量歷史數(shù)據(jù)。通過(guò)將數(shù)據(jù)和計(jì)算任務(wù)托管在云端，可以降低基礎(chǔ)設(shè)施成本，提高系統(tǒng)的靈活性和擴(kuò)展性。

4）數(shù)字孿生。數(shù)字孿生通過(guò)創(chuàng)建設(shè)備的虛擬模型，模擬其運(yùn)行狀態(tài)和預(yù)測(cè)故障情況，不僅可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，還可以進(jìn)行虛擬測(cè)試和故障預(yù)測(cè)，幫助提前發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題并制訂相應(yīng)的維護(hù)策略。該技術(shù)在提升PdM系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性方面具有重要作用。

5）區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈具有去中心化、不可篡改和透明性等特點(diǎn)，在確保數(shù)據(jù)安全性和透明性方面具有巨大潛力。在分布式PdM系統(tǒng)中，區(qū)塊鏈可以用于記錄和驗(yàn)證傳感器數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性和可信度。此外，區(qū)塊鏈還可以實(shí)現(xiàn)維護(hù)記錄的透明化管理，提升系統(tǒng)的信任度和可靠性。

3.2未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

基于AI的PdM系統(tǒng)在礦山設(shè)備維護(hù)中具有廣闊的應(yīng)用前景。未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）自適應(yīng)系統(tǒng)與自學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

自適應(yīng)系統(tǒng)：未來(lái)的PdM系統(tǒng)將更加智能化，能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)和新情況自適應(yīng)調(diào)整和學(xué)習(xí)。這意味著PdM系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別和適應(yīng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的變化，優(yōu)化維護(hù)策略和預(yù)測(cè)模型，從而提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

自學(xué)習(xí)系統(tǒng)：通過(guò)不斷地從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)模型，可以在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下進(jìn)行自主優(yōu)化。這種能力對(duì)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的工作環(huán)境尤為重要，能夠確保PdM系統(tǒng)始終保持高效和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)性能。

2）跨領(lǐng)域融合。

與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合：PdM系統(tǒng)將與機(jī)器人技術(shù)深度融合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化維護(hù)和檢修。例如，通過(guò)使用自動(dòng)化檢測(cè)機(jī)器人，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)故障。

與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)結(jié)合：AR技術(shù)可以為維護(hù)人員提供實(shí)時(shí)的維護(hù)指導(dǎo)和支持。例如，通過(guò)AR眼鏡，維護(hù)人員可以看到設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和故障信息，并獲取詳細(xì)的維護(hù)步驟和操作指導(dǎo)，從而提高維護(hù)效率和準(zhǔn)確性。

3）標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：未來(lái)的PdM系統(tǒng)將在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方面取得重要進(jìn)展。通過(guò)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范，可以提高不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)兼容性和互操作性，促進(jìn)PdM系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用。

接口標(biāo)準(zhǔn)化：標(biāo)準(zhǔn)化的接口和協(xié)議將使得PdM系統(tǒng)能夠與企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)和其他工業(yè)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成，增強(qiáng)PdM系統(tǒng)的整體效能和可靠性。

4）人機(jī)協(xié)作。

智能輔助系統(tǒng)：未來(lái)的PdM系統(tǒng)將更加注重人機(jī)協(xié)作。智能輔助系統(tǒng)通過(guò)提供數(shù)據(jù)分析和決策支持，幫助決策者制定更準(zhǔn)確的維護(hù)決策。例如，PdM系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)生成維護(hù)建議和計(jì)劃，輔助維護(hù)人員進(jìn)行決策。

人機(jī)交互界面：優(yōu)化的人機(jī)交互界面將使維護(hù)人員能夠更加方便與PdM系統(tǒng)進(jìn)行互動(dòng)。通過(guò)使用直觀的儀表板和數(shù)據(jù)可視化工具，維護(hù)人員可以輕松獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和故障信息，提高工作效率和決策質(zhì)量。

5）持續(xù)優(yōu)化與升級(jí)。

數(shù)據(jù)反饋和優(yōu)化：PdM系統(tǒng)將通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)反饋和優(yōu)化，不斷提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。維護(hù)人員的反饋和實(shí)際維護(hù)結(jié)果將用于不斷調(diào)整和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型，確保PdM系統(tǒng)始終處于最佳狀態(tài)。

技術(shù)升級(jí)：隨著新技術(shù)的不斷發(fā)展，PdM系統(tǒng)也將不斷進(jìn)行技術(shù)升級(jí)。新算法、新傳感器和新計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用將進(jìn)一步提升PdM系統(tǒng)的性能和效率，使其能夠應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的維護(hù)需求。

基于AI的預(yù)測(cè)性維護(hù)在礦山設(shè)備管理中具有重要應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)整合多種前沿技術(shù)，PdM系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)，顯著提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，PdM系統(tǒng)將更加智能化、自動(dòng)化和融合化，為礦山設(shè)備管理帶來(lái)更多的創(chuàng)新和突破。

4結(jié)論與建議

與傳統(tǒng)的預(yù)防性維護(hù)不同，基于AI的PdM系統(tǒng)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、智能化與自動(dòng)化、系統(tǒng)集成與優(yōu)化，以及提高設(shè)備壽命與生產(chǎn)效率方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。但是，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中仍面臨一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)源的獲取和質(zhì)量、模型透明性與可解釋性、系統(tǒng)集成的復(fù)雜性等問(wèn)題需要在未來(lái)的研究和實(shí)踐中進(jìn)一步解決。

1）加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理：通過(guò)建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)收集和處理流程，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。同時(shí)，利用虛擬環(huán)境和測(cè)試平臺(tái)，模擬真實(shí)世界的數(shù)據(jù)場(chǎng)景，彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足。

2）提高模型透明性與可解釋性：采用簡(jiǎn)單模型和自動(dòng)特征工程工具，增強(qiáng)AI模型的透明性和可解釋性。采用梯度加權(quán)類激活映射等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜AI模型的可視化和解釋。

3）優(yōu)化系統(tǒng)集成：利用標(biāo)準(zhǔn)接口和協(xié)議，實(shí)現(xiàn)PdM系統(tǒng)與現(xiàn)有工業(yè)控制系統(tǒng)的無(wú)縫通信和數(shù)據(jù)共享。邊緣計(jì)算和霧計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用，可以提高PdM系統(tǒng)集成的靈活性和效率。

4）推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與融合：持續(xù)關(guān)注和應(yīng)用前沿技術(shù)，如數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈等，提升PdM系統(tǒng)的整體性能和安全性。同時(shí)，探索與機(jī)器人技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的融合，實(shí)現(xiàn)更加智能化和自動(dòng)化的設(shè)備維護(hù)。

綜上，基于AI的PdM系統(tǒng)在礦山設(shè)備管理中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)整合多種前沿技術(shù)，PdM系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)，顯著提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，PdM系統(tǒng)將更加智能化、自動(dòng)化和融合化，為礦山設(shè)備管理帶來(lái)更多的創(chuàng)新和突破。研究結(jié)果可為礦山設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)提供理論支持和技術(shù)指導(dǎo)，也可為相關(guān)領(lǐng)域的進(jìn)一步研究和應(yīng)用探索新方向。

[參考文獻(xiàn)]

[1]ZONTA T，COSTA CA D，RIGHI RDR，et al.Predictive mainte-nance in the Industry 4.0：A systematic literature review[J].Com-putersamp;Industrial Engineering，2020，150：106889.

[2]MAKTOUBIAN J，TASKHIRIMS，TURNER P.Intelligent predictive maintenance（IPdM）in forestry：A review of challenges and oppor-tunities[J].Forests，2021，12（11）：1495.

[3]DANIYAN I，MPOFU K，OYESOLA M，et al.Artificial intelligence for predictive maintenance in the railcar learning factories[J].Proce-dia Manufacturing，2020，45：13-18.

[4]李鑫.某露天礦5G網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)研究與應(yīng)用[J].黃金，2023，44（11）：32-34，43.

[5]袁燁，張永，丁漢.工業(yè)人工智能的關(guān)鍵技術(shù)及其在預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用現(xiàn)狀[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2020，46（10）：2013-2030.

[6]楊濤.工業(yè)人工智能專題序言[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2020，46（10）：2003-2004.

[7]TIDDENS WW，BRAAKSMA A J，TINGA T.Exploring predictive maintenance applications in industry[J].Journal of Quality in Main-tenance Engineering，2022，28（1）：68-85.

[8]楊國(guó)華，李婉露，孟博.基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的地下水氨氮時(shí)空分布規(guī)律[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版），2022，52（6）：1982-1995.

[9]UCAR A，KARAKOSE M，KIRIMCA N.Artificial intelligence for predictive maintenance applications：Key components，trustworthi-ness，and future trends[J].Applied Sciences，2024，14（2）：898.

[10]CAO QS，SAMET A，ZANNI-MERK C，et al.Combining chronicle mining and semantics for predictive maintenance in manufacturing processes[J].Semantic Web，2020，11（6）：927-948.

[11]SHAMAYLEH A，AWAD M，F(xiàn)ARHAT J.IoT based predictive maintenance management of medical equipment[J].Journal of Medical Systems，2020，44（4）：72.

[12]CHENGJCP，CHEN Ww，CHEN KY，et al.Data-driven predic-tive maintenance planning framework for MEP components based on BIM and IoT using machine learning algorithms[J].Automation in Construction，2020，112：103087.

[13]KAPARTHI S，BUMBLAUSKAS D.Designing predictive mainte-nance systems using decision tree-based machine learning tech-niques[J].Intenational Journal of Qualityamp;Reliability Manage-ment，2020，37（4）：659-686.

[14]胡榮華，安冬，史夢(mèng)圓，等.智能礦用機(jī)器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].黃金，2023，44（9）：59-68.

[15]SAIDY C，XIA K，KIRCALIALI A，et al.The application of statisti-cal quality control methods in predictive maintenance 4.0：An uncon-ventional use of statistical process control（SPC）charts in health monitoring and predictive analytics[M]//BALL A，GELMAN L，RAOBKN.Advances in asset management and condition moni-toring：COMADEM 2019.Cham：Springer international publishing，2020：1051-1061.

[16]GIANOGLIO C，RAGUSA E，GASTALDO P，et al.Online predic-tive maintenance monitoring adopting convolutional neural net-works[J].Energies，2021，14（15）：4711.

[17]DE SANTO A，F(xiàn)ERRARO A，GALLI A，et al.Evaluating time series encoding techniques for predictive maintenance[J].Expert Systems with Applications，2022，210：118435.

[18]SOUZA RM，NASCIMENTO EGS，MIRANDA UA，et al.Deep learning for diagnosis and classification of faults in industrial rota-ting machinery[J].Computersamp;Industrial Engineering，2021，153：107060.

[19]DONG Z K，JIXY，WANG JY，et al.ICNCS：Internal cascaded neuromorphic computing system for fas electric vehicle state of charge estimation[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics，2024，70（1）：4311-4320.

[20]CHEN JC，CHEN T L，LIUWJ，et al.Combining empirical mode decomposition and deep recurrent neural networks for predictive maintenance of lithium-ion battery[J].Advanced Engineering Infor-matics，2021，50：101405.

[21]BALAZY P，GUT P，KNAP P.Neural classifying system for predic-tive maintenance of rotating devices[J].Conference Series：Materials Science and Engineering，2022，1239（1）：012013.

[22]張?chǎng)纬?，殷長(zhǎng)春.基于Debye模型的時(shí)間域航空電磁激電效應(yīng)正演模擬[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版），2023，53（5）：1573-1581.

[23]萬(wàn)曉杰，鞏向博，成橋，等.基于DeCNN的逆時(shí)偏移低頻噪聲壓制方法[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版），2023，53（5）：1593-1601.

[24]宋曉梅，郭振宇，王銳，等.選冶智能推送云服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J].黃金，2022，43（11）：57-61.

[25]PALEYES A，URMA R G，LAWRENCE N D.Challenges in deploying machine learning：A survey of case studies[J].ACM Computing Surveys，2022，55（6）：1-29.

[26]龐立新，張耀軍，徐標(biāo)，等.西門子MMI-2電子皮帶秤在錦豐礦業(yè)公司的應(yīng)用[J].黃金，2022，43（10）：54-57.

[27]DIONISIO R，RUBIO EM，TORRES P.Smart gateways for IOT-fac-tory integration：Trends and use case[M]//FERREIRA L，LOPES N，SILVA J，et al.Technological developments in industry 4.0 for business applications.Hershey：IGI global，2019：149-170.

[28]ALLAHLOH AS，SARFRAZM，GHALEB AM，et al.Revolutioni-zing IC genset operations with HoT and AI：A study on fuel savings and predictive maintenance[J].Sustainability，2023，15（11）：8808.

[29]MOURTZIS D，ANGELOPOULOS J，PANOPOULOS N.Design and development of an edge-computing platform towards 5G technology adoption for improving equipment predictive maintenance[J].Proce-dia Computer Science，2022，200：611-619.

[30]王慶凱，楊天皓，莫雪磊，等.黃金礦山智能選礦廠建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[J].黃金，2023，44（9）：69-74.

Application of artificial intelligence in predictive maintenance of mining equipment

Li Tao，Sun Yan，Hou Jianshuo，Zhou Bin

（Wanbao Mining Co.，Ltd.）

Abstract：P redictive maintenance（PdM）leverages data and analytics to anticipate potential failures of system components，enabling preemptive maintenance measures to prevent damage.This approach aims to address predictive challenges in mining equipment maintenance，enhancing equipment reliability and production efficiency.The research process encompasses stages such as data collection，preprocessing，model training，and prediction，as well as decision support and execution.Challenges in implementing PdM with artificial intelligence are analyzed from 3 perspectives：data sources，model transparency and interpretability，and system integration.The findings indicate that AI-based PdM significantly reduces equipment downtime，improves maintenance efficiency，and lowers operating costs.Additionally，the study outlines the application prospects of technologies such as machine learning，IoT，cloud computing，and digital twins in PdM，offering directions for future research.

Keywords：predictive maintenance;artificial intelligence;deep learning;machine learning;digital twin;blockchain technology