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智能化设备管理及监测诊断平台2020年3月，国家发展改革委、能源局、应急部、煤监局、工信部、财政部、科技部、教育部8部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》。报告中指出煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等过程的智能化运行。由此可见，煤矿行业在经历了两化融合发展历程，基本实现煤矿生产现代化和信息化的同时，也在加大煤矿智能化创新进程，逐步实现智能连续作业和少人及无人化生产，以提升煤矿安全生产水平和整体经营绩效。

20202年5月，国家煤安局发布的《煤矿安全生产标准化管理体系基本要求及评分方法（试行）》在明确煤矿是安全生产责任主体的同时，也对煤矿机电的标准化管理提出了要求，其中明确规定煤矿机械需“使用低耗、先进、可靠的电控装置，有电动机及主要轴承温度和振动监测”，对煤矿机械的远程监控、无人值守也提出了相应要求。

综上国家对与煤矿安全生产和煤机智能化发展的定义中可以看出，煤机设备的智能化的关键，在于融合智能传感、工业物联、设备机理、人工智能等工业互联网领域专业技术，整合故障诊断、设备运维、设备维保等相关领域专家资源，实现设备状态可实时感知、故障能及时发现、异常能及时预警、检修运维能高效精准开展的煤矿机械智能化管理模式。

临矿集团设备信息化经过十多年的建设与发展，目前在监控监测技术、矿山通信技术、矿山信息管理系统等方面取得了显著进展。但在设备资产管理、健康监测、故障诊断方面依然存在较大提升空间，矿山信息孤岛、规范标准缺乏、系统封闭等问题依然普遍存在。基于大数据、云计算、工业互联网技术，建设临矿集团大数据中心，以大数据支撑产业布局和决策，实现设备状态感知、健康监测、故障诊断、智能预警、设备资产优化调度与管理，合理引导集团的产能调控和战略转型，建立从生产技术到决策管理的智能化的煤炭工业新生态，实现以高度智慧化、网络化、大数据化为特征的煤矿工业4.0模式，是临矿集团实现安全、高效、绿色、可持续发展的必然道路，也是我国煤矿工业未来的重要发展方向。

项目简介

临矿集团基于朗坤苏畅工业互联网平台，利用大数据、云计算、工业互联网技术，建设煤矿企业大数据中心，以大数据支撑产业布局和决策，实现设备实时监视、设备预警预测、故障诊断、振动故障分析，合理引导煤矿企业的设备运营决策、产能调控和战略转型，建立从生产技术到决策管理的智能化的煤炭工业新生态，实现煤矿企业安全、高效、绿色、可持续发展。

朗坤苏畅工业互联网平台是朗坤智慧依托在工业领域20余年的技术探索与储备、行业知识积淀、1000多家项目的建设经验以及研发与技术团队的建设，自主研发而来。平台通过物联网、大数据、云计算、人工智能以及5G等信息技术，以“互联网+”应用为重点方向，致力于为资产密集型企业提供涵盖设备自主可控、可靠运行、安全生产、精益管理、设备优化、远程诊断、全生命周期管理的跨行业跨领域工业互联网平台的建设与运营。服务电力行业、石化行业、建材行业、煤矿行业、设备制造行业等实现数字化转型。

项目目标

通过融合在线监测、智能仪表、试验维修等综合数据，将故障诊断状态评价结论反馈于设备管理过程，将计划维修与故障维修模式逐步向状态维修、优化维修模式转变，提高设备安全可靠性，降低非计划停产损失，节约维修费用，主要项目建设目标如下：

1、打造“主动式”远程诊断平台，提高临矿集团安全生产能力

平台功能上侧重于设备健康状况和故障智能诊断，能够切实为现场设备维修保养提供技术支撑和决策依据，24小时监测井下设备重要运行是否异常，实时推送设备异常状态信息，并及时预警，防患于未燃。同时有效帮助煤矿工厂缩短危险区域人员作业时间，降低人身安全风险，并防止因设备非计划停运，造成的重大事故。

2、打造“矿侧-集团”两级设备数据服务中心

基于物联网、大数据存储技术，在矿侧采集存储设备综合数据，包括控制系统数据、PLC数据、综合自动化数据、视频数据、智能传感器等数据。在边缘层通过智能网关进行数据预处理，将满足集团管理需要的数据转发至集团侧，实现“矿侧-集团”两级存储，减轻矿侧控制系统与网络传输的性能压力，并提供通用数据接口，提供准确、可靠的实时、历史查询数据服务功能。

3、打造临矿集团工业互联网平台，支撑安全生产的智慧化转型

建设真正意义上的煤矿行业工业互联网平台，具有较强的先进性、稳定性与支撑能力，从平台架构、工业互联、数据采集、自主产权实时库、自动化监控系统数据采集、设备运行分析与管理、多模块应用、多平台对接等，均可以较好地支持横向纵向业务集成，以及后期扩展。

4、大数据与专家机理模型相结合，实现设备故障预警预防

平台采用大数据分析结合专家经验的方式实现，通过机器深度学习，建立分析模型作为判断主要依据，提高故障判断的准确性，并随着运行时间的积累，故障准确性越高，不限于故障的报警，更能逐步实现故障的预测预防。

5、多维度检测技术，打造机电管理人员的专家诊断系统

利用加装智能传感设备，系统不但具备现有矿井综合自动化系统的监测数据，还增加了振动、温度等机械特征数据，再结合视频系统，能够做到设备外在和内在数据的有效监测，监测手段丰富、系统集成度高，使故障诊断模型更加全面、精准，真正成为机电管理人员的助手。

6、建设临矿集团设备健康管理的知识库平台

依托矿侧设备健康状态监测和在线分析数据，建立集团设备知识库，包括案例库、故障库、特征库、维护库等。通过矿侧平台不断的应用和优化，持续完善沉淀集团侧可复用的工业设备知识样本。从而有效支撑集团和矿侧的设备故障精准分析与诊断，提供专家的经验传承的路径，帮助煤矿企业快速培养专业诊断检修人才队伍。