物联网驱动的矿山设备智能感知与诊断关键技术

本文主要探讨了"基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断研究"这一主题，针对矿山生产中机电设备的复杂性及其运行环境中工况多变的问题，提出了一种创新的解决方案。矿山设备通常涉及机械、电气、液压和控制等多种系统，传统的监控方式往往难以实时捕捉其健康状态。研究者利用物联网、工业互联网、人工智能和大数据挖掘技术，旨在构建一个智能化的监控模式，将传统的"人-机"交互升级为"传感-机器认知-机器决策"的过程。 文章首先分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构，它由四个层次构成：多源信息感知层负责收集设备的各种运行数据；边缘智能层处理实时数据并进行初步分析；大数据分析层则对海量数据进行深入挖掘和模式识别；最后，数据与知识共享迁移层负责知识的交流和更新。研究者提出了设备状态知识共享与迁移模式，强调了知识在整个系统中的流动和应用。 为了实现对矿山设备运行的全面理解，文中采用了本体语义、置信规则库和数字孪生技术。通过这些工具，文章设计了一套系统化的知识建模方法，包括信息描述、知识表示和决策融合，构建了一个"虚实融合"感知模型。这个模型不仅能够实时感知设备状态，还能进行演化分析，并支持智能交互，使得虚拟与实际系统间的运行过程可以精确映射、信息对偶，实现融合交互和协同演进。 接下来，文章深入探讨了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法的研究现状。它指出，尽管当前技术在一定程度上解决了状态诊断问题，但仍存在技术架构不完善、问题诊断精度有待提高等问题。为此，研究者提出结合数字孪生、深度学习和迁移学习等先进技术，以构建更精确的机理模型，使经验知识和数据深层特征得以无缝融合，从而提升矿山设备状态诊断的准确性和效率。 这篇文章关注的核心是通过物联网技术改进矿山设备的健康管理，借助智能感知和诊断技术，实现设备性能的优化和故障预防，为行业的可持续发展提供有力支持。