案例简介：
智能皮带托辊故障诊断定位系统集数据采集、处理、转发、边缘计算、设备智能诊断分析和设备信息管理等多种功能于一体的设备状态感知与智能运维系统，实现煤矿皮带主要设备的运行状态判断及未来状态预测，可有效降低设备过修、失修风险，减少非计划停机次数，避免因设备故障导致事故或设备二次伤害的发生，从而提高设备安全可靠性、降低非计划停产损失、节约维修费用、优化运维检修模式、优化备品备件管理，从而保障连续生产、保障安全、保障企业效益。
背景或痛点问题：
目前大多数煤矿对于皮带托辊的管理还采用定期巡检、发现问题、事后抢修（更换设备）的传统模式；同时设备自动化、信息化水平低，现场仍然以人工操作为主，导致矿井事故频发、伤亡大、安全管理难度大；最主要的是传统的传递滞后式管理，使得现场实时动态情况难以随时随地直接掌控，时效信息被滞后、更改或错过。
矿井大部分工况环境较为恶劣，视频设备受煤末、粉尘堆积，能见度低的条件限制，并不能有效发挥机器视觉技术的监控作用；同时皮带机长度动辄数千米，甚至几十千米的长度，难以实现视觉监控的全覆盖。
应用实例场景：
· 基于AI人工智能的皮带托辊运维管理解决方案
以降低工作难度、减少作业人员、使低水平人员也能干出高水平的工作为目标，通过部署分布式的触觉、听觉、视觉感知设备（振动、声呐、摄像机）实现对长距离运输的整条皮带机系统和托辊进行7*24小时实时监测及预警，开发出基于AI人工智能的皮带托辊运维管理系统解决方案。
· 基于AI的预测性维护和设备健康状态检测
皮带机在正常工作状态下，会发出平稳而有规律的噪声，而当其关键部件出现老化或者发生其他故障时，则会发出明显异于平常的工作噪声。这就为“以设备运行声音判断设备运行状态”提供了先天有利的条件。
托辊健康状态监测系统启动后，各个节点会实时采集设备发出的工作噪声，基于机器学习的声音识别技术，自动进行声学特征提取与比对记录，实现365*24的在线监测。一旦出现异常，监控平台端会将托辊损坏的位置与损坏情况实时告警。
· 基于AI人工智能的声纳故障诊断
故障诊断利用先进的信号识别与表征技术，内嵌基于时域、频域、滤波解调故障特征提取技术以及故障定量与智能诊断算法，定量诊断故障损伤部位与严重程度，将振动监测信息智能地转化为预测性机械状态报警，克服传统故障诊断对专业技术人员的过分依赖。
· 基于AI人工智能的振动谱分析算法
为了满足故障诊断专业技术人员的分析要求，系统提供了时域波形分析、频谱分析、包络谱分析等功能。为专业人员提供了峰峰值、烈度值、峭度指标等时域指标；对振动信号中频率成分进行分析，从而识别设备故障特征；同时可识别设备振动信号中轴承故障，实现皮带运输机电机、减速机、滚筒等关键部件的运行状态判断及未来状态预测。
实施效果：
· 节约人力成本
系统可精准预判与定位皮带托辊故障，无需人员长期巡检；新材料托辊使用寿命长、重量轻，搬运、更换频次以及人员体力节约。
· 提高设备安全
通过AI智能识别技术精准定位具体的故障托辊，对皮带托辊进行故障监测，有效提高检测准确率，进一步保障设备稳定运行。
· 实现现场“无人值守、巡视”
皮带托辊“无人巡检”，预估可减少90%以上相关人员投入。结合健康感知、煤流监测、煤仓监测等功能，降低风险隐患。
· 节能减耗降本增效
可预测、科学地制定维修与保养计划；新材料托辊可节省10%-14%左右电能消耗、延长皮带使用寿命、减少井下作业人员。