一、行业痛点

煤矿现场的主要问题包括：

1. 设备长时间空载运行，造成能源浪费；
2. 设备异常未提前识别，导致计划外停机；
3. 能耗数据分散，难以统一分析与管理；
4. 人工运维成本高，反应速度慢。

解决方向：
在井下端部署具备AI算力的工控机，
实现功率数据的本地分析、智能判断与预测维护，
让设备“该停就停、该修就修”，提升能源利用率与设备可用率。

二、核心硬件平台

参数	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算力	6 TOPS	1 TOPS
接口	RS485 / CAN / Ethernet / GPIO / USB	RS485 / CAN / Ethernet / USB
存储	eMMC + SSD 扩展	eMMC + TF 卡
系统	Linux 5.10 / Ubuntu / Debian	Linux 5.10 / Debian
特点	AI算法本地推理 / 高并发数据处理 / 工业宽温设计	稳定高性价比 / 边缘智能控制

⚙️ 支持多种通信协议（Modbus、CAN、MQTT），
可无缝接入煤矿能耗系统，实现分布式智能管控。

三、系统功能设计

模块	功能描述	技术实现
功率监测模块	实时采集电机、电泵功率、电流、电压等数据	RS485 / Modbus RTU / CAN总线
AI能耗分析模块	学习设备功率特征，识别异常能耗模式	轻量AI模型（LSTM / CNN）
预测维护模块	根据功率波动趋势预测故障风险	趋势分析 + 阈值算法
智能控制模块	根据负载情况自动启停设备	边缘规则引擎 + IO控制
通信与上报模块	将关键数据上传至中心系统	MQTT / HTTP / Modbus TCP

四、AI智能控制逻辑

power = get_power_data()         # 实时功率采集

load_ratio = power / rated_power



if load_ratio < 0.2:

    send_alert("设备空载运行，建议停止")

    stop_device()



if ai_model.predict_trend(power) == "abnormal":

    send_alert("预测到设备能耗异常，建议检修")

⚡ 工控机可根据AI模型判断设备能耗趋势，
实现“按需启动 + 异常预测 + 智能停机”三合一控制。

五、节能策略逻辑

策略名称	条件	动作
空载节能模式	功率 < 20%额定值	自动停机、发出节能建议
异常功率识别	功率波动超过设定阈值	触发报警、记录能耗日志
智能启停策略	高峰时段自动调度设备	延时启动 / 优先运行关键设备
预测维护策略	AI识别振动功率偏差	提前发出检修通知

六、方案优势

✅ 节能高效：通过AI算法智能识别空载、过载，优化运行时长；
✅ 预测维护：提前发现故障趋势，减少停机损失；
✅ 边缘计算：本地处理数据，无需依赖云端；
✅ 实时响应：毫秒级控制指令反馈；
✅ 统一管理：数据可视化，集中运维；
✅ 低功耗运行：ARM平台节能稳定，适合井下环境。

七、实施流程

[1] 接入功率传感器与设备控制接口

[2] 部署电鱼工控机并配置AI模型

[3] 设定功率阈值与节能规则

[4] 联调数据上传与远程监控系统

[5] 启动预测性维护与节能控制功能

支持远程OTA更新，方便后续AI算法优化与规则升级。

八、典型应用场景

• ⚙️ 皮带运输机空载能耗监控与停机控制
• 💧 水泵站能耗分析与优化运行调度
• 🌬️ 通风机智能启停与节能模式切换
• 🔧 采煤机预测维护与运行效率分析