一、研究背景 煤矿工业设备长期运行于高粉尘、高湿度、高冲击及频繁变载的复杂工况环境中，设备故障机理复杂、信号特征非平稳性强，传统基于单一传感信号或固定规则模型的诊断方法难以满足高精度与高可靠性运维需求。设备监测系统与运维管理系统之间普遍存在数据割裂、信息孤岛及诊断结果难以直接支撑维护决策的问题，制约了设备管理智能化水平提升。为解决复杂工况下设备状态识别难、诊断决策协同弱等问题，本成果提出以设备诊断智能体为核心的智能诊断技术体系，通过多源数据融合与智能体自主推理，实现设备状态感知、故障识别与运维决策的一体化。 二、管理与技术难点 复杂工况环境下设备监测数据呈现多源异构、采样频率差异大、噪声干扰严重等特点，导致多模态数据融合与有效特征提取难度较高；不同工况条件下故障特征表现差异明显，传统模型泛化能力不足。如何实现跨模态数据协同建模、复杂工况感知下的精准故障识别，以及诊断结果向运维决策的自动转化，是构建设备诊断智能体过程中需要突破的关键技术与管理难题。 三、成果先进性与创新性 本成果构建了“数据融合—智能建模—知识推理—决策协同”一体化的设备诊断智能体技术体系。通过融合振动、声学、电气、温度等多源数据，建立多模态设备状态表征模型，并引入深度学习模型、设备故障知识图谱和机理模型，实现数据驱动与知识驱动的协同诊断。设备诊断智能体能够自动识别异常特征、进行故障原因推理并生成风险评估结果，通过智能推理引擎实现诊断结论可解释化，显著提升复杂工况下的诊断准确性和可靠性。 四、可推广性与应用价值 成果形成了模块化、平台化的设备诊断智能体应用体系，可与设备管理、检修管理及备件管理系统深度集成，构建“感知—诊断—决策—执行—优化”的智能运维闭环。系统支持持续学习与模型迭代，可在不同设备类型与工业场景中快速部署应用，具备良好的扩展能力和行业复制价值，可推广应用于煤炭、电力、化工及装备制造等多个领域。