年礦井提升機行業(yè)政策分析：礦井提升機構(gòu)建動態(tài)健康評估體系在礦山生產(chǎn)領(lǐng)域，礦井提升機作為“咽喉設(shè)備”，擔當著運輸人員、礦石及物料的關(guān)鍵任務(wù)，其運行狀況直接關(guān)乎礦山生產(chǎn)的平安與效率。隨著2025年礦井提升機行業(yè)政策的不斷推動與落實，對提升機的智能化、平安性和牢靠性提出了更高要求。然而，當前礦井提升機面臨故障處理周期長、維護保養(yǎng)任務(wù)重、修理成本高等難題，傳統(tǒng)健康診斷系統(tǒng)存在誤差大、智能化程度低等不足。在此背景下，討論基于PHM的礦井提升機健康管理系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實意義。

一、礦井提升機健康管理系統(tǒng)的核心功能需求

《2025-2030年全球及中國礦井提升機行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)研及進展前景分析報告》指出，礦井提升機健康管理系統(tǒng)旨在采集、處理和整合整個提升機系統(tǒng)的健康信息，依據(jù)這些信息做出猜測性修復決策，確保提升機在全壽命周期內(nèi)的平安性、牢靠性和經(jīng)濟性達到或超過設(shè)計標準，從而降低使用和維護成本。該系統(tǒng)的基本工作流程涵蓋狀態(tài)監(jiān)測、健康特征信息監(jiān)測、健康狀況及危急因素評估、猜測與掌握、健康特征猜測性決策、干預(yù)掌握執(zhí)行以及干預(yù)過程監(jiān)控等環(huán)節(jié)。

其功能要求主要包括狀態(tài)監(jiān)測、健康評估和猜測與掌握三個方面。狀態(tài)監(jiān)測作為基礎(chǔ)，實時監(jiān)測礦井提升機是否處于正常工作狀態(tài);健康評估基于狀態(tài)監(jiān)測結(jié)果，對提升機的性能狀況進行評估;猜測與掌握則結(jié)合提升機健康特征信息，對其運行性能進行猜測性修復決策，并執(zhí)行干預(yù)掌握，以保障提升機始終處于健康運行狀態(tài)。

二、礦井提升機動態(tài)健康評估體系的構(gòu)建

礦山生產(chǎn)實踐表明，礦井提升機運行中的故障多源于液壓站故障、閘瓦磨損、提升負載過載、鋼絲繩斷絲、運行超速以及加減速度不平穩(wěn)等問題。這些故障由分布在提升系統(tǒng)各處的傳感器進行實時動態(tài)感知，傳感器采集的數(shù)據(jù)作為輸入傳輸至健康管理系統(tǒng)掌握模塊。當消失提升超速狀況時，系統(tǒng)通過調(diào)整提升機變頻器來掌握電機轉(zhuǎn)速，從而調(diào)整提升速度;當監(jiān)測到閘瓦間隙超過標準最大值2.0mm時，系統(tǒng)向提升機操縱臺PLC發(fā)出掌握指令，調(diào)整液壓站比例閥電流，掌握油壓輸出，進而調(diào)整閘瓦與閘盤之間的間隙。

礦井提升機健康管理系統(tǒng)主要由設(shè)備層、傳感器層、數(shù)據(jù)層和分析決策層四層結(jié)構(gòu)組成。設(shè)備層即礦井提升機本身，處于系統(tǒng)最底層;傳感器層由安裝在提升機及液壓站的各類傳感器構(gòu)成，包括溫度傳感器、壓力變送器等，負責采集提升機運行參數(shù);數(shù)據(jù)層進行數(shù)據(jù)處理和存儲，對傳感器數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將其取值限定在[0-1]區(qū)間，并建立數(shù)據(jù)庫儲存?zhèn)鞲衅鳉v史數(shù)據(jù)及對應(yīng)的健康指數(shù)，為后續(xù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練供應(yīng)數(shù)據(jù)支持;分析決策層通過訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行健康評估、猜測推理和維護決策，依據(jù)實時傳感器數(shù)據(jù)得到健康指數(shù)，評估提升機健康狀態(tài)，猜測故障趨勢并做出維護決策。

三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提升機傳感器數(shù)據(jù)與健康指數(shù)關(guān)系模型

為實現(xiàn)對礦井提升機健康狀態(tài)的精確?????猜測，構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器數(shù)據(jù)與健康指數(shù)關(guān)系模型。該模型的建立步驟包括模型建立、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇、樣本數(shù)據(jù)確定及預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)訓練和測試。

模型采納帶有1個中間層的3層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層有9個神經(jīng)元，分別對應(yīng)電機輸出軸轉(zhuǎn)速、電機電流等9項提升機運行參數(shù);輸出層1個神經(jīng)元，為礦井提升機的健康指數(shù);中間層經(jīng)過多次驗算對比，確定神經(jīng)元個數(shù)為5個。

在模型訓練過程中，對閾值和權(quán)值進行初始化，隨機給予較小值。給定輸入向量和對應(yīng)輸出向量，依次進行正向計算。將數(shù)據(jù)庫中的110組數(shù)據(jù)分為兩組，70組作為訓練集對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行反復訓練，40組作為測試集進行測試。測試結(jié)果顯示，實際健康指數(shù)和猜測得到的健康指數(shù)特別接近。依據(jù)設(shè)定的健康標準，即健康指數(shù)(0-0.35)為健康狀態(tài)，(0.35-0.75)為亞健康狀態(tài)，(0.75-1)為故障狀態(tài)，實際健康狀態(tài)與猜測健康狀態(tài)的重合度在90%以上，表明該模型具有良好的診斷猜測力量。

四、討論成果總結(jié)

基于礦井提升機健康管理系統(tǒng)的功能要求，勝利構(gòu)建了動態(tài)健康評估體系，完成了系統(tǒng)分層和硬件結(jié)構(gòu)搭建，通過傳感器采集數(shù)據(jù)為分析決策供應(yīng)了有力依據(jù)。提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系模型，實現(xiàn)了對傳感器數(shù)據(jù)的有效訓練，得出了精確度較高的健康診斷結(jié)果，解決了故障緣由分析不全面等問題，能夠提前預(yù)知提升機健康狀態(tài)。

試驗分析表明，該健康管理系統(tǒng)顯著提高了礦井提升機故障診斷的效率和精確?????性，牢靠性較高。能夠提前預(yù)判提升機健康狀態(tài)，在提升機處于亞健康狀態(tài)時，便于掌握人員準時實行維護保養(yǎng)措施，保障提升機健康運行，削減故障發(fā)生，降低礦山修理費用，將資金更好地投入到平安生產(chǎn)中，具有寬闊的市場應(yīng)用前景。

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