矿井提升机系统智能故障预警技术研究

摘要

矿井摩擦式提升机作为矿山生产系统的核心设备，其运行安全性与可靠性直接关系到人员生命、设备保障与生产效益。针对传统故障诊断方法存在的滞后性、依赖人工经验及误报率高等问题，提出并构建了一种深度融合故障树分析（FTA）与WinCC组态平台的智能故障预警系统。首先，通过对摩擦式提升机系统进行层级分解，辨识关键部件（如主轴装置、制动系统、液压站、深度指示器等）的潜在失效模式，建立了系统化的故障树模型，将顶事件逐层分解至可监测的底事件。其次，依托WinCC平台强大的数据采集、处理与人机交互能力，将故障树逻辑转化为实时监控策略；通过集成数据趋势分析、阈值动态判断及多参数关联推理算法，实现了对底事件状态的多维度、智能化识别与诊断。最终，该系统能在故障征兆萌芽阶段触发预警，并精确定位故障源，指导维护。通过与传统定期检修和简单阈值报警方式的对比分析，该智能预警技术能显著提升系统安全冗余，将非计划停机时间降低约40%，减少备件消耗与维护成本约25%，并产生积极的社会效益。该系统架构为工业关键设备的预测性维护提供了可复制、可推广的实践示范。

关键词

摩擦式提升机 / WinCC / FTA / 智能故障检测 / 预测性维护