Journal: Engineering Technology Development DOI: 10.32629/etd.v7i6.21026
Abstract
为解决传统煤矿电气设备维护模式中“事后维修滞后、定期维护盲目”的痛点,应对井 下复杂工况下数据传输延迟、带宽受限、安全合规性要求高的难题,提出一种基于边 缘计算的煤矿电气设备预测性维护系统。该系统构建“设备感知层-边缘计算层- 云端应用层”三级协同架构,通过多源异构数据本地化实时处理、边缘智能推理与云 端深度优化的协同机制,实现设备故障精准预警、健康状态评估与维护决策智能化。 详细阐述系统各层级的硬件选型、软件实现与关键技术突破,结合煤矿现场试运行数 据验证系统性能。有效提升煤矿电气设备运行的安全性、可靠性与经济性,为煤矿智 能化运维提供技术支撑。
Keywords
边缘计算；预测性维护；故障诊断；端边云协同；健康管理(PHM)模块
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