综采工作面采煤设备数字孪生系统建设和应用OA

针对兴隆庄煤矿10310综采工作面设备故障预警薄弱、人工干预强、非计划停机损失高等问题,构建“诊断知识库-数字孪生模型-可视化交互平台”一体化数字孪生系统。该方法以虚实耦合的RUL预测与深度迁移自适应诊断为核心,实现多源数据统一接入与三维联动呈现。对比LSTM与单一迁移学习,RUL预测MAE为18 h(降低35%)、预警提前量中位数为18 h(提升50%),跨域F1为0.89、准确率为0.92,单窗推理时延不超过40 ms。现场在可比口径下两个月应用表明:故障率降至0.8%,平均响应时间降至45 min,诊断准确率升至95%;维护成本约下降15%,产量约提升2%。结果验证了采煤设备数字孪生系统的有效性。