摘要
本发明涉及煤矿井下设备智能监测技术领域，具体涉及一种基于物联网的煤矿井下设备智能监测方法。包括：通过多类传感器采集设备振动、温度及电流数据；在边缘节点进行自适应Ka lman滤波抑制噪声，并提取多模态融合特征(FFT振动频谱、温度均方根、电流峰值)；将预处理数据上传至中心服务器，采用深度强化学习模型(包含LSTM网络与策略网络)分析设备状态、预测故障，生成控制信号；基于实时环境参数动态调整DRL模型权重及传感器采样频率；通过区块链机制验证数据完整性，并利用协同学习优化设备间通信效率。该方法解决了传统监测技术滞后性强、环境适应性差及多源数据利用不足的问题，显著提升故障预警准确率与系统鲁棒性。
