一、行业痛点

煤矿企业的设备监控普遍存在以下问题：

远程监控中心只能看到"报警灯亮"，无法判断具体哪个部件异常；
故障定位依赖人工排查，效率低且风险高；
网络延迟和带宽限制使大数据上传不现实；
缺乏现场智能分析能力，难以及时发现潜在问题。

✅ 解决方向：

在井下端部署具备 AI 处理能力的工控机，

实现本地故障诊断、异常识别与报警上报，

让远程中心能"精准知道"问题在哪、为什么发生。

二、 核心硬件平台

项目	电鱼 EFISH-RK3588 工控机	电鱼 EFISH-RK3568 工控机
CPU	8核 Cortex-A76 + A55	4核 Cortex-A55
NPU性能	6 TOPS	1 TOPS
接口	RS485 / CAN / Ethernet / USB / GPIO	RS485 / CAN / Ethernet / USB
存储	eMMC + SSD扩展	eMMC + TF卡
操作系统	Linux 5.10 / Ubuntu 20.04	Linux 5.10 / Debian
特点	高算力AI推理 / 多任务并行 / 工业级设计	稳定可靠 / 低功耗 / 高性价比

⚙️ 两款平台均支持本地AI模型推理与数据融合，

可独立运行AI诊断算法，无需依赖云端服务器。

三、AI边缘诊断系统框架

模块	功能	实现方式
数据采集模块	采集电机电流、振动、温度、压力等传感数据	RS485 / CAN 总线
特征提取模块	提取信号波形特征、均方值、频谱特征	FFT + 滑动窗口算法
AI诊断模块	判断设备是否异常、预测故障趋势	轻量神经网络模型（LSTM / CNN）
报警策略模块	根据故障等级触发本地或远程报警	报警等级规则库
通信模块	上报至地面中心系统 / 云端	MQTT / HTTP / Modbus TCP

四、边缘AI诊断逻辑

设备AI诊断逻辑示例

复制代码

vibration_rms = get_vibration_data()

temperature = get_temperature()

current = get_motor_current()

AI模型推理

复制代码

fault_score = ai_model.predict([vibration_rms, temperature, current])

if fault_score > 0.8:

    send_alert("Motor bearing fault detected", level="High")

elif fault_score > 0.6:

    send_alert("Potential abnormal vibration", level="Medium")

📊 通过本地AI模型实时计算设备健康评分，实现预测性维护（Predictive Maintenance）。

五、系统优势

精准定位故障源头 ：AI算法可识别具体异常类型（如轴承损坏、过载、过热）。
本地智能判断 ：无需上传海量原始数据，节省带宽。
断网可运行 ：边缘端可独立报警并缓存数据。
快速响应 ：毫秒级数据采集与分析。
低功耗高可靠：ARM平台低功耗、抗干扰设计。

六、实施流程

$阶段1$ 现场设备与传感器接入

$阶段2$ 采集数据并建立特征样本

$阶段3$ 训练轻量AI模型并部署至RK3588工控机

$阶段4$ 联调报警逻辑与监控中心接口

$阶段5$ 启用运行监测与远程维护功能

可通过 Docker 或 Python 环境部署模型，便于远程升级与快速复用。

七、应用场景

⛏️ 井下皮带机电机状态监测与异常识别
💧 水泵振动与流量波动诊断
🌬️ 通风机电流过载预警
⚙️ 煤机液压系统压力异常检测
🧠 设备预测性维护（PdM）系统构建

基于电鱼 ARM 工控机的井下AI故障诊断方案——让煤矿远程监控更智能、更精准

设备AI诊断逻辑示例

AI模型推理