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
vibration_rms = get_vibration_data()
temperature = get_temperature()
current = get_motor_current()AI模型推理
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