作者：何俊峰,肖慧明 单位：机械部北京机械工业自动化研究所 出版：《制造业自动化》2020年第06期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJXGY2020060020 DOC编号：DOCJXGY2020060029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对矿井提升机故障处理周期长、维护保养工作量大、维修成本高等问题，研究了基于PHM的矿井提升机健康管理系统，提出了适用于矿井提升机的健康管理功能要求和系统架构方案。将其总体分层为设备层、传感器层、数据层和分析决策层，运行状态描述为健康、亚健康和故障三种状态。建立了基于BP神经网络的矿井提升机传感器数据和健康指数的关系模型，通过采集矿井提升机相关的各种传感器信息，实现了矿井提升机故障信息的评估及预测。结果表明，实际的健康状态与预测得到的健康状态趋势保持基本一致，重合率在90%以上。该研究对于提高矿井提升机的安全性和可靠性，避免提升机带病运行，减少人员和财产损失具有重要的作用。

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