0.   引　　言

煤矿智能化是保障我国能源安全稳定供给实现煤炭产业高质量发展的核心技术支撑，是煤炭产业发展新质生产力的核心要素^[1-2]，大型煤机装备稳定、高效、高可靠运行是支撑煤矿智能化系统实现常态化少人/无人操作的关键。为深入推进煤矿智能化系统的常态化运行，2024年4月国家矿山安监局等七部门联合印发了《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》，明确提出：“构建矿山智能化常态化运行新模式，组建高水平智能化运维团队，保障智能化系统和装备常态化运行。”

针对大型煤机装备的稳定、高可靠运行难题，国内外学者从设备运行状态监测分析、故障诊断、运维管理、健康状态评估与寿命预测等方面进行了研究。丁恩杰等^[3]、吴劲松等^[4]、王铁军^[5]开发了煤矿设备信息管理系统，通过构建煤机装备工业互联网平台及运维管理专家知识库，实现了设备数据的统一采集、存储、分析、建模等。崔亚仲等^[6]、CARTER^[7]、马宏伟等^[8]、李福兴等^[9]研究了煤机装备运行状态的多源信息感知、传输、融合分析方法，构建了实时数据清洗、异常值与缺失值处理模型等，开发了煤机装备大数据管理平台，为煤机装备运维管理奠定了数据方法基础。刘旭南等^[10]、XU等^[11]、王浩任等^[12]、吉晓冬^[13]采用机器学习、信号处理、小波变换、频域分析等方法对设备运行状态信息进行特征提取，通过专家经验或数据聚类等方法将设备健康状态划分为不同的等级，从而对设备运行健康情况进行综合评价。马旭东等^[14]、罗璇^[15]通过对大型设备进行可靠性试验，采用数理统计方法构建了设备使用寿命预测模型，实现了对设备使用寿命的预测预警。张一辙^[16]、李红岩等^[17]、庞义辉等^[18]、李曼等^[19]通过构建设备运行状态与监测数据的映射关系模型，提出了基于神经网络算法的设备故障、寿命预测方法，有效提升了设备的健康状态预测水平。丁华等^[20]、秦一帆^[21]、曹现刚等^[22]通过研究设备失效模式与影响参数的关联关系，分析设备的剩余使用寿命、故障率与维修维护成本，构建了基于安全成本与维修成本的设备最优预防性维护决策模型，对于提高设备的可靠运行水平、降低运维成本具有一定意义。

基于上述分析，开展大型煤机装备的全生命周期综合管理及运维决策研究对保障设备的稳定高可靠运行具有重要意义，国内外尚未构建成熟实用的煤矿大型设备全生命周期综合管理系统及运维管理模式。笔者基于智能化煤矿建设现状及常态化高可靠运行要求，提出了煤机装备全生命周期综合管理系统总体架构，开展大型煤机装备标准化、系列化及编码体系研究，提升煤机装备的流转使用效率及综合管理水平；通过构建大型煤机装备信息库、专家知识库、运维模型库等，采用深度学习、数字孪生等方法探索大型煤机装备运维模式及关键技术，为煤矿智能化系统常态化高可靠运行提供技术平台支撑。

1.   煤机装备全生命周期管理系统架构

1.1   煤机装备全生命周期管理痛点分析

近年来，随着工业互联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，我国煤机装备管理技术发展主要经历了3个阶段：① 传统煤机装备台账管理阶段，主要采用设备台账的方式对设备型号、参数、备品备件等信息进行记录，尚不能对设备运行参数、维护信息等进行采集，主要是进行设备资产管理，数据积累少、台账系统简单；② 煤机装备信息化管理阶段，以信息化技术为支撑构建煤机装备资产管理标准化审批流程，开发煤机装备采购、领用、报废等信息化审批系统，并对设备运行状态参数、维护信息等进行采集，数据逐步积累，逐渐向以业务管理为导向的设备资产运行、维护管理转变；③ 煤机装备全生命周期数智化综合管理阶段，以设备选型、采购、运维、大修、报废全流程资产管理为基础，构建煤机装备资产信息库，通过对设备运行状态参数、故障信息等进行采集，积累大量设备运行数据，逐步构建煤机装备数据模型库、专家知识库等，并采用深度学习、机理模型、数字孪生等技术实现由预防性维护向预测性维护转变，对煤机装备的运行工艺参数、操作流程、能耗等进行优化管理，逐步实现煤机装备全生命周期数智化综合管理。

目前，我国煤机装备管理正由第2阶段向第3阶段发展，由于我国煤机装备种类繁多、井下运行条件恶劣、煤机装备运维管理人才匮乏等，实现煤机装备全生命周期数智化综合管理仍面临以下难题：

1）大型煤机装备产品及资产管理流程尚未实现标准化、系列化。由于受煤层赋存条件、技术要求等因素影响，部分煤机装备仍为非标产品，导致设备之间难以实现通用互换，备品备件库存量大；煤机装备编码体系、全生命周期管理流程、报废退出机制等均未实现标准化管理，难以实现煤机装备管理的数据与资源共享、规范作业。

2）煤机装备台账管理薄弱，智能决策支持与协同管理水平亟待提升。煤机装备全生命周期动态管理涉及不同单位、不同部门及供应商，部分煤矿企业采购、调拨流程复杂，部门之间、单位之间协调管理难度大、效率低；煤矿企业采购预算、库存管理、维修与维护管理等存在信息壁垒，设备状态、维修记录、备品备件、调配应用等信息难以实现动态跟踪与数据共享，煤机装备参数与流程优化、报废退出机制等缺乏科学有效的数据算法支撑。

3）煤机装备运行数据积累量小、价值密度低，相关机理模型、专家知识库、算法模型库等支撑不足。煤机装备运行状态（如温度、振动、电流、电压等）、异常工况、故障信息感知分析能力不足，感知数据样本少、价值密度低，数据建模难度大、预测预警效果差，智能决策能力不足；煤机装备的故障识别、处理仍以人工经验为主，尚未构建煤机装备专家知识库、算法模型库等；煤机装备运维管理模式仍以预防性运维为主，运维管理存在一定的随机性、盲目性。

4）煤机装备全生命周期管理系统功能单一，使用效果差。现有煤机装备全生命周期管理系统主要实现了审批流程的信息化，更侧重于流程与工单的管理，缺少装备运行维护主线管理，未能将设备参数选型优化、运维管理、智能仓储管理、故障诊断与寿命预测等相关功能进行集成，不能实现设备全生命周期的闭环管理，对标国际设备资产管理差距较大，现场使用效果不理想。

1.2   煤机装备全生命周期管理总体架构

煤机装备全生命周期管理的核心为通过制定科学规范的煤机装备标准体系、装备型谱、编码规范、作业规程、管理流程、运维模式、处置机制、安全策略等，转变煤炭企业煤机装备资产管理理念、技术与组织架构及运营模式，最大程度科学高效利用设备资产，提高设备运行的可靠性与经济性。

基于煤机装备全生命周期管理现状、痛点及需求，将煤机装备全生命周期管理过程划分为前期管理、中期管理、后期管理3个阶段，其中，前期管理目标为实现煤机装备的系列化、标准化，构建煤机装备参数及适用场景信息库；中期管理目标为实现煤机装备运行、维护、维修的标准化、智能化、少人/无人化，构建煤机装备运行、维护、维修综合管理信息库及知识与模型库；后期管理目标为实现煤机装备调配、停用、报废、处置等流程的科学、经济、规范管理，如图1所示。

图  1  煤机装备全生命周期管理流程

Figure  1.  Coal mining equipment lifecycle management process

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前期管理的主体为设备资产管理单位，大型煤业集团应统筹下属所有煤矿的煤层赋存条件、采掘接续规划等，从集团全局角度制定标准化、系列化煤机装备型谱与编码体系，实现集团内部煤机装备的调配及备品备件的通用互换，形成煤机装备参数与适用场景信息库；中期管理的主体一般为煤矿、运维单位及设备大修单位，部分煤矿也可以进行设备运维及大修，通过构建标准化的运行、维护、维修流程与工单管理策略，可以有效提高设备流转效率与管理水平；通过对设备运行参数、异常工况、故障信息等进行全面感知，开发构建设备运维管理知识库与模型库，实现由预防性维护向预测性维护转变，由周期性维修向预测性维修转变，由工人经验运维向数据模型与机理模型融合驱动运维转变，可为工艺参数优化、运维流程优化、能耗与能效管理优化等提供数据模型支撑，有效提高设备的稳定高可靠运行水平与智能化水平，支撑实现智能化无人/少人开采。后期管理的主体为设备资产管理单位，通过制定科学规范的设备调配、启停用、报废处置管理等流程，基于煤机装备知识库、算法模型库等对设备运行状态、寿命进行综合评估，分析煤机装备的可用性、安全性、经济性等，为煤机装备处置提供决策支撑，实现煤机装备全生命周期数智化综合闭环管理。

基于煤机装备全生命周期管理流程及数智化综合闭环管理要求，提出了煤机装备全生命周期数智化管理系统总体架构，如图2所示，以标准化、系列化的煤机装备信息库、运行状态信息库、维护与维修知识模型库等为基础，实现了对煤机装备从需求分析—选型设计—运行维护—调拨流转—报废处置全流程动态跟踪管理、运行状态实时监测分析、运维策略智能推送、健康状态智能预测预警、报废处置科学规范实施等。

图  2  煤机装备全生命周期数智化管理系统总体架构

Figure  2.  Coal mining equipment lifecycle intelligent management system architecture

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煤机装备全生命周期数智化管理系统架构共分为4层，其中最底层为装备物联层，主要用于对井上下煤机装备运行状况进行信息感知与智能控制，设备感知层可通过安装固定传感器与移动点巡检设备相结合的方法对设备的运行状态进行感知，接入层则主要用来从各类监测系统中获取数据，并支持对感知设备的各类协议进行解析，将解析后的数据传入数据层；数据层主要对感知数据进行采集、清洗、分析、计算、存储、管理等，数据层的数据来源主要为装备物联层的设备实时运行数据、应用层的设备完整性数据及外围系统集成的数据，并通过搭载AI引擎对数据进行统计分析、建模分析与模型训练；应用层则主要实现对煤机装备的前期、中期、后期全生命周期过程进行管理，可以细分为物资管理（煤机装备、备品备件等物资）、流程管理（安装流程、运行维护流程等）、决策管理（故障诊断、寿命预测等）、人员管理（生产班组、运维班组等）等，并通过与其他系统进行信息交互，实现数据集成、分级管理、智能决策、协同联动；最上层为展示层，主要用于对煤机装备的资产信息、运行状态信息、决策结果信息等进行展示，支撑实现煤机装备全生命周期的数智化闭环管理。

2.   煤机装备系列化与标准化关键技术

煤机装备型号、主要技术参数、适用条件、选型配套设计、运维与大修流程的系列化与标准化是实现集中统一协调管理的基础^[23]，国内大型煤业集团的煤机装备管理逐渐向专业化集中协调管理模式发展，但由于受多种因素影响，赋存条件相近煤层所采用的煤机装备型号、技术参数等仍存在较大差异，难以实现数据与资源的共享，导致集团内部不同矿井之间设备的互换性差、备品备件通用性差、调拨管理困难、设备流转使用效率低、投资及折旧费高、备品备件的库存量大等问题^[24]，不利于实现基于数据资源共享的煤机装备统一运维管理。

针对上述煤机装备系列化、标准化管理难题，以西部矿区大型煤业集团煤机装备优化管理需求为工程背景，通过对矿区内不同煤矿的煤层赋存条件、煤机装备现状及使用效果、未来矿区采掘接续规划等进行聚类分析，构建矿区级煤机装备系列型谱，即将地质条件相似的煤层进行归类，从装备的适用性、可靠性、经济性等多个方面对现有装备进行综合评价，确定最优的装备型号与技术参数，并据此制定矿区级煤机装备系列型谱，后续赋存条件相似的煤层均应采用型谱中对应的装备型号与技术参数，形成了大型矿区煤机装备“统一选型、统一采购、统一运维、统一大修、统一调剂、统一存储、统一处置、统一管理”的全生命周期数智化协同共享管理机制，实现了数据共享、装备共享、备品备件共享、运维共享、人才共享等。

以大型矿区煤层赋存条件地质信息库、煤机装备参数及适用条件信息库为基础，开发了煤机装备全生命周期管理的前期管理模块。通过系统分析煤机装备选型优化设计主要影响因素，研究提出了基于理论计算与专家经验融合驱动的煤机装备选型优化设计方法，开发了煤机装备选型优化算法及软件平台，实现了煤机装备技术参数选型优化、查询及配套设计的一键输出。

以综采工作面设备选型优化设计为例，分析得出了综采设备选型优化设计的18个主要影响因素，构建了综采装备系列型谱数据库，将液压支架参数计算、采煤机参数计算、刮板输送机参数计算、转载机参数技术、装备间选型配套设计等抽取为算法模型，将算法模型计算结果与专家知识库进行融合分析，确定最优综采装备型号、技术参数及配套模式，实现了综采装备智能化选型配套设计，如图3所示。

图  3  综采设备选型计算参数及结果

Figure  3.  Calculation parameters and results of fully mechanized mining equipment

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煤机装备技术参数系列化、作业过程规范化、管理流程标准化、决策实施智能化是实现全生命周期数智化管理的基础，通过制定统一的煤机装备编码体系，约束设备的基本属性与关联属性，实现“一物一码”的分类管理。以煤机装备对象为中心，协同关联煤机装备的基本参数信息、运行状态、维修记录、备件信息等，构建煤机装备全生命周期“信息树”，如图4所示，形成规范、完整、协同共享的煤机装备信息库，为煤机装备实现全生命周期数智化管理提供数据支撑。

图  4  煤机装备全生命周期“信息树”

Figure  4.  Coal mining equipment “information tree”

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以煤机装备系列型谱为基础，制定煤机装备运行、维护、维修、大修、报废处置等作业标准与管理规范，为AI赋能煤机装备管理奠定数据共享与标准规范基础，实现煤机装备采、管、用、养、修等全过程数智化高效协同管理，提高煤机装备精细化管理水平。

3.   煤机装备业务流程管理关键技术

3.1   煤机装备业务域划分及关联关系

煤机装备管理涉及集团公司、矿业公司、生产煤矿等不同层级的多个部门，包含大量的业务流程，需要从精益管理角度出发实现管理过程的科学性、规范性、经济性^[25]。因此，需要在统一的协同管理架构体系下细化煤机装备管理业务域，优化规范业务管理流程及权限，提高业务流程管理效率。

根据煤机装备全生命周期数智化管理要求与业务域范围，以煤机装备资产对象与协同管理标准体系为基础，以常态化经济高可靠运行为目标，以工单流程为载体，将煤机装备管理划分为6个业务域：煤机装备对象管理、运行/维护/维修管理、知识库与算法库管理、资源管理、集成管理、考核评价管理，如图5所示。

图  5  煤机装备管理业务域划分

Figure  5.  Coal mining equipment management business domain division

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煤机装备管理的基础为系列化、标准化的煤机装备对象，其核心为对煤机装备运行、维护、维修等进行规范化管理，实现高效、稳定、经济协同运行。煤机装备运行、维护、维修过程将产生大量的数据样本，为构建知识库与算法库提供数据支撑，但同时也需要知识库与算法库模块提供智能决策支持，还需要资源管理模块提供物资与人才保障；资源管理过程将产生煤机装备购置/报废等需求，为煤机装备对象管理提供数据更新。煤机装备对象管理、资源管理、知识库与算法库管理共同支撑了煤机装备的稳定运行、智能维护与精准维修，其综合实施效果则由考核评价管理模块进行评估，评估结果作为装备工艺参数优化、流程优化、调配与报废处置、人员组织优化等的依据，上述煤机装备全生命周期管理过程由集成管理模块支撑实现信息共享与协同操作。

3.2   煤机装备精细化工单管理

工单管理是煤机装备业务流程精细化管理的重要内容^[26]，其任务量占比达到60％以上，主要包括工单来源、工单创建、工单规划、工单执行/派发、工单关闭等五个阶段，同时还将涉及资源规划、资源请求、工单统计、工单考核与评价等配套资源管理，如图6所示。

图  6  煤机装备精细化工单管理流程

Figure  6.  Coal mining equipment standard chemical order management process

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现有煤机装备管理系统的工单来源主要通过人工派发^[27]，存在较强的主观随意性，规范性差，缺乏科学派发依据，难以实现精细化管理。随着新一代信息技术的快速发展，将AI技术与煤机装备运行、维护、维修全流程进行深度融合，基于煤机装备的运行状态监测数据、故障诊断与大修计划、知识图谱等，由煤机装备全生命周期数智化管理系统的AI引擎自动生成工单需求、工单类型及派发流程。工单执行过程中还将产生物资需求、人员组织、部门协作请求等，因此，在工单创建时应首先进行工单规划，明确工单执行时间、作业流程与标准、安全执行标准等，并同步进行资源规划，明确工单执行所需的物资、人员、工具等，向相关部门发送资源请求。资源准备满足工单作业要求后，再向相关部门的作业人员进行派单，作业人员应严格按照工单规划的作业要求进行施工作业，并对作业过程、物资消耗、人员分工、故障处理等情况进行记录上传，由相关责任人对工单执行情况进行审核，若工单执行过程需要补充物料、人员等，则由施工人员提出资源规划需求，系统根据规划需求自动发出资源请求与派单；若工单执行过程出现新的作业任务，则由作业人员提交作业任务需求，由AI引擎自动对工单进行重新规划、派单。

工单执行完毕后由系统自动将相关作业情况传输至AI引擎，对工单执行情况进行统计分析、考核及综合评价、归类存储等。由AI引擎对相似工单的作业情况统计、考核评价结果等进行深度分析，实现对煤机装备运维与大修作业流程、工单管理流程、多部门协作管理、备品备件管理、供应商管理等进行优化，最大程度提升煤机装备全生命周期管理效率与高可靠运行水平。

4.   煤机装备运维管理关键技术

4.1   煤机装备运维管理模式与技术框架

煤机装备运维管理技术是保障设备常态化高可靠运行的有效途径^[28]，目前国内主要以预防性维护、被动式维修为主，运维主体一般为煤矿和煤机装备生产厂家，由于缺少专业化运维团队及运维标准规范，不同矿井的运维效果存在较大差异，运维质量难以保障。

为了提升煤机装备运行效果与维护质量，部分矿区探索应用了区域集中运维模式^[29]，即邻近几个矿井共同组建区域运维中心，招募专业化运维团队，开发应用煤机装备全生命周期数智化运维管理系统，实现了运维标准、数据模型库、专家知识库、备品备件、运维人员等的共享应用，取得了较好的运维效果。

针对煤机装备区域集中运维需求，笔者提出了煤机装备运维管理技术框架，如图7所示。为充分发挥区域集中运维优势，应构建统一的运维标准规范、规章制度、组织管理流程、考核评价标准、应急预案及数据底座，优化煤机装备监控策略与运维管理流程，对煤机装备运行过程、工况状态进行监测，其中过程监测主要用于对煤机装备进行日常运行管理，而状态监测则可以用于对煤机装备进行维护管理，大量的监测数据不仅用于对运维过程进行智能化决策控制，也为数据模型库的迭代优化提供数据资源。

图  7  煤机装备运维管理技术框架

Figure  7.  Coal mining equipment operation and maintenance management technology framework

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根据煤矿运维范围确定运维团队组成及专业分工，可细分为信息基础类、数据平台类、智能生产类、智慧园区类、经营管理类、安全监控类，然后再细化为硬件装备、软件平台、控制系统等，运维团队可根据专业分工细分为网络运维小组、数据中心运维小组、软件平台运维小组、机械装备运维小组、安全保障系统运维小组、安全技术管理小组。将新一代信息技术与煤机装备运维管理技术进行深度融合，实现由预防性维护向预测性维护转变，由本地运维向远程运维变革，提高运行效率与维护效果。

4.2   煤机装备运行状态感知与数字孪生技术

煤机装备运行状态的全面实时感知是实现预测性维护的基础，传统感知技术主要以接触式感知、直接测量方式为主^[30]，即通过在煤机装备上安装压力传感器、位移传感器、行程传感器等，对煤机装备的压力、位移、行程等直接进行监测，但接触式传感器的监测功能一般比较单一，这种方式存在传感器安装数量多、成本高、维护量大、数据处理困难等问题，亟需研发非接触式感知技术，并对监测方案进行优化，减少传感器数量，提高数据处理效率。

以综采工作面液压支架支护姿态感知为例，传统感知方法需要在液压支架的顶梁、掩护梁、四连杆、底座等均安装倾角传感器，且还需要在顶梁前端安装测高传感器，通过对5个传感器的时间轴进行统一，才能对倾角传感器的感知数据进行分析解算。为了减少传感器数量、降低安装与维护成本，笔者提出了基于机器视觉的液压支架支护姿态感知方法，将对液压支架主体结构件倾角的测量转换为对液压支架立柱与平衡千斤顶行程的测量，将5个接触式传感器替换为一个机器视觉非接触式传感器，监测方案与试验效果如图8所示。

图  8  液压支架支护姿态监测方案与试验结果

Figure  8.  Monitoring scheme and experimental results of hydraulic support posture

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由于液压支架的支护姿态与立柱行程、平衡千斤顶行程存在单一映射关系，因此，采用间接、非接触式感知方法简化监测方案，减少传感器的数量，即采用机器视觉技术对液压支架的立柱行程与平衡千斤顶行程进行测量，并对液压支架的支护姿态进行解算，解算精度小于0.5°，在提高解算精度的前提下降低了安装与运维成本。

基于煤机装备几何模型、运行状态实时监测数据等构建数字孪生模型，通过数字孪生模型对本地实体模型进行远程运维作业，是实现由本地运维向远程智能化运维转变的有效技术路径。以综采工作面液压支架为例，采用BIM技术构建液压支架与围岩的虚拟孪生模型，基于液压支架与围岩的机−液−岩耦合作用原理^[31]，构建液压支架与围岩耦合支护知识图谱，确定不同工况下液压支架对围岩的自适应支护及运维策略；基于液压支架支护状态监测数据，驱动液压支架孪生模型进行运动，并采用数据模型库对液压支架的支护姿态发展趋势、支护失效及故障进行超前预测预警；通过构建液压支架的运动学与动力学高效代理模型，基于监测数据实时分析液压支架的支护状态，得出液压支架对围岩的自适应支护及维护策略，如图9所示，实现基于几何模型+机理模型+数据模型融合驱动的液压支架运行控制与维护管理。

图  9  液压支架运行控制与维护管理孪生模型

Figure  9.  Twin model of hydraulic support operation control and maintenance management

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目前，受制于智能感知、分析、决策技术发展瓶颈，煤机装备运行状态尚难以实现全面实时感知，运行状态发展趋势、异常工况诊断及故障预测预警等数据模型、机理模型也不完善，数字孪生技术在煤机装备运维管理领域的应用尚处于初级阶段^[32]，基于数字孪生技术的煤机装备数智化运维管理是煤炭工业发展新质生产力的重要方向，是保障智能化煤矿实现常态化安全高效运行的有效途径。

5.   结语与展望

近年来，我国煤炭资源开发逐渐向西部、深部战略转移，煤层地质赋存条件更加复杂，开采难度加大，对煤机装备安全、高效、智能化运行水平提出了更高要求，研发煤机装备全生命周期数智化综合管理技术及系统平台对提高煤机装备常态化高可靠运行水平、提高设备流转使用效率、降低运维成本等具有重要意义，其重点研发方向展望如下：

1）开展煤机装备数据标准、编码规范、运维作业流程规范、管理流程规范、运维评价指标体系、报废退出机制、安全管理制度等标准体系制修订工作，梳理优化煤机装备管理流程、技术与组织架构等，为煤机装备全生命周期管理奠定标准制度基础。

2）构建煤机装备管理的机理模型库、数据模型库、专家知识库，开展复杂时变工况下煤机装备服役特性及失效机理、煤机装备运行状态发展趋势预测模型、基于多源异构信息融合的故障多源域分类迁移诊断策略、煤机装备健康状态评估模型、运维效果综合评价模型、寿命预测预警模型、运维管理流程优化模型等研究，开发行业级煤机装备管理大模型，为煤机装备管理提供AI智库支持。

3）开展基于多目标融合分析的煤机装备管理流程优化技术研究，创新煤机装备管理模式，将基础信息管理、技术体系管理、设备物资管理、安全运行管理、统计分析管理等与人工智能技术进行深度融合，最大程度优化精简管理流程，提高管理效率，实现流程管理制度化、流程派发自动化、流程实施智能化、统计评估模型化、效率与效益最大化。

4）开展煤机装备智能感知及可靠运行技术研究，研发高精度低功耗多功能融合的智能传感器，实现对煤机装备运行状态的全面实施感知；研发非接触式多功能智能感知及优化方法，优化传感器数量，提升数据融合及智能解算精度；构建关键零部件性能退化阶段划分策略，建立煤矿装备关键部件故障概率预测模型，形成局部−全局性能退化的多尺度寿命预测模式，研发复杂作业环境煤机装备高可靠运维综合保障技术，降低设备故障率，提高设备对复杂环境的适应性。

5）研发基于数字孪生的煤机装备远程智能运维技术，研究具有多健康状态的煤机装备集群预知维护、生产调度、计划决策的智能运维方法，开发支持数模混合驱动的复杂装备运维优化调控系统；研发基于虚拟现实智能运维决策与数字孪生技术的集成虚拟现实平台，为运维人员提供沉浸式装备操作和故障处理模拟训练；建立基于数据更新与自主学习的运维持续学习机制，实现基于数字孪生、混合现实和大模型技术融合的煤机装备数智化远程运维管理。