煤矿安全监控系统远程实时诊断与维护关键技术研究

张志超; 陈自愿; 侯威宇; 曹亚奇

doi:10.13436/j.mkjx.202611037

煤矿机械 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (11) : 198 -203. DOI: 10.13436/j.mkjx.202611037

煤矿安全监控系统远程实时诊断与维护关键技术研究

张志超, 陈自愿, 侯威宇, 曹亚奇

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摘要

针对煤矿安全监控系统存在的故障诊断滞后、维护效率低、误报率高等问题，提出一种基于边缘计算与深度学习融合的远程实时诊断与维护架构。设计多源异构数据同步采集模块，实现模拟量、开关量及设备状态数据的毫秒级同步；构建改进卷积神经网络-长短时记忆（CNNLSTM）故障诊断算法，引入注意力机制增强关键特征提取能力；建立基于故障严重度分级的智能维护决策模型，实现差异化维护策略匹配。工业现场测试表明，该架构故障诊断准确率达96.8%，误报率降至1.2%，平均故障修复时间缩短73.3%，为煤矿安全生产提供了可靠技术支撑。