摘要：煤矿机电设备作为煤炭生产的核心支撑环节，其运行状态直接关系到矿井生产效率与安全水平。实践表明，该系统在多个煤矿试点应用中取得良好成效，实现了机电设备运行状态的可视、可控、可预测，显著降低了设备故障率与维修成本，提高了矿井整体安全水平与管理效能。未来，随着人工智能、大数据等技术的深度融合，基于物联网的煤矿设备管理系统将在预测性运维、智能调度与全矿协同管理等方面发挥更大作用。

关键词：物联网；煤矿机电设备；全生命周期管理；智能运维；系统开发

引言

煤炭作为我国主要的基础能源，在国民经济发展中长期处于重要地位，而煤矿机电设备则作为煤炭生产的关键支撑，其运行状态直接影响矿井的安全、效率和经济性。本文结合煤矿设备管理的实际需求与技术发展趋势，围绕物联网感知层、网络层与应用层的系统设计，构建适应煤矿现场环境的全生命周期管理系统，重点研究系统平台的架构搭建、数据采集与处理、运行状态监控、设备履历管理与智能诊断等核心功能，提出融合感知智能、数据智能与运维智能的整体解决方案，为煤矿企业实现精细化管理与智能决策提供支撑。

煤矿机电设备全生命周期管理的关键需求与物联网技术优势融合路径

煤矿机电设备全生命周期管理涵盖采购、安装、运行、维护至报废等全过程，管理链条长、信息点多、过程复杂。传统模式常存在档案不全、数据分散、维护滞后等问题，难以满足设备精细化管理需求。引入物联网技术后，利用传感器实时采集电机、运输设备等关键部件的振动、电流、温度等状态数据，构建实时感知通道；结合 WIFI、LoRa 等无线技术，实现井上井下信息互联与高效传输。平台层构建统一管理系统，支持设备信息管理、状态监测、故障诊断与维修建议生成，形成闭环管理。通过设备唯一标识与电子档案，实现履历追溯与智能调度，有效提升煤矿机电设备管理的智能化、精细化与高效化水平。

二、系统架构设计与关键功能模块实现路径分析

基于煤矿机电设备全生命周期管理需求与物联网应用特点，本系统采用“三层架构 + 多模块集成”的设计思路，包括感知层、网络层与应用层。在感知层，通过布设多种工业级传感器，采集电机轴承振动频率、电流波动、温升、润滑油污染度等关键指标，结合PLC 采集器实现本地初步处理，确保数据质量与传输效率。在网络层，构建覆盖全矿的多协议通信网络体系，结合边缘计算节点进行数据缓存、清洗与压缩处理，降低传输延迟与平台压力；在应用层，系统集成设备履历管理模块、状态监控模块、故障预警模块、维修计划管理模块与数据可视化模块。设备履历管理模块支持对设备基础信息、采购来源、安装位置、维护记录、更换配件等全流程信息的统一管理与查询；状态监控模块以动态仪表盘形式展示关键设备运行参数曲线图，支持实时报警与历史趋势分析；故障预警模块基于经验模型与机器学习算法构建设备健康指数模型，进行异常识别与早期预警；维修管理模块根据设备使用频率与故障趋势自动生成维护任务，并通过任务协同平台进行工单派发与处理反馈；数据可视化模块以 GIS 地图、热力图、拓扑图等形式呈现设备运行态势，实现空间化、图形化信息展示。系统支持权限分级管理，具备良好的可扩展性与可移植性，适用于多种类型煤矿应用场景。

三、设备运行数据建模与智能分析方法研究

为了实现对煤矿机电设备的智能管理，必须以运行数据为基础，构建精准的状态评估与故障诊断模型。首先在数据预处理方面，系统采用滑动窗口、小波变换与异常剔除算法对原始数据进行清洗与降噪，确保后续分析的准确性与稳定性。其次，通过主成分分析（PCA）对多维监测数据进行特征提取，提炼出对设备状态变化最敏感的关键变量。在此基础上，采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、长短期记忆神经网络（LSTM）等机器学习方法建立故障预测模型，并结合贝叶斯网络进行健康指数评估，实现对设备运行趋势的建模与风险判断。在实际应用中，系统针对某型采煤机进行长期监测，结合多源数据训练出高精度剩余寿命预测模型，使设备维护从被动维修转向主动干预，有效避免了多起重大设备故障。此外，为提高模型的解释性与可用性，系统采用规则引擎结合专家知识库构建半自动诊断系统，在模型识别异常后自动匹配典型故障原因与处理建议，提升了维修人员响应效率与维修成功率。通过上述建模与智能分析机制，系统不仅实现了对设备状态的量化评估与趋势预警，还为设备运维决策提供了科学依据，推动了煤矿设备管理模式的根本性转变。

四、系统试点应用效果与煤矿智能化发展意义探讨

在山西、陕西等多个煤矿企业开展的系统试点应用显示，基于物联网的机电设备全生命周期管理系统在提高设备运行稳定性、降低维保成本与提升管理效率等方面成效显著。以某年产800 万吨煤矿为例，系统上线后，关键设备年平均故障率下降 35% ，维保成本降低 20% ，维修响应时间缩短40% ，设备可用率提升至 95% 以上。运维团队通过统一平台实现对井下各类电机、运输机、泵站等设备的集中管理与远程运维，极大缓解了人力资源紧张问题，提高了设备管理的规范性与精细化水平。同时，系统所积累的大量结构化运行数据与故障案例，成为矿井运维知识体系的重要组成部分，为后续AI 辅助运维、专家系统建设提供数据基础。更重要的是，该系统的实施推动了煤矿设备管理从“点状响应”向“网状协同”转型，为智慧矿山建设注入核心动能。从煤矿企业战略角度看，系统的应用助力企业实现以设备管理为基础的数据资产沉淀，加快形成基于数字驱动的生产组织新模式，是实现煤矿从“机械化换人”到“智能化减人”的关键环节。

五、结论

基于物联网的煤矿机电设备全生命周期管理系统不仅是煤矿智能化发展的必然选择，更是提升煤矿安全生产能力与管理水平的重要技术支撑。本文围绕系统开发的理论基础与实践路径，从需求分析、系统架构、功能实现、数据建模与应用成效等方面进行了系统性研究，提出了面向设备全生命周期的感知、传输、分析与决策一体化管理方案。研究表明，该系统可有效解决传统设备管理中存在的信息孤岛、运维滞后与响应不及时等问题，实现设备管理的数字化、集成化与智能化，推动煤矿向更高效、更安全、更智慧方向迈进。未来应进一步加强系统与生产调度系统、环境监测系统的融合，推进跨系统协同管理，同时引入AI 驱动的智能决策引擎，实现设备管理从数据支撑向知识引导的演进，为建设本质安全型、智能化现代煤矿提供更坚实的技术基础与管理能力。

参考文献

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