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矿井提升机作为连接矿山井下生产系统和地面的关键通道,一旦发生故障,将直接影响矿山生产人员的生命安全和矿井的生产能力。因此,实现矿井提升机的故障诊断与健康管理具有重要意义和巨大经济价值。近年来,随着信号分析方法、数据挖掘以及人工智能技术的不断发展,基于数据驱动的故障诊断方法获得广泛关注,目前已成为实现智能故障诊断的主要研究方向之一。本文以矿井提升机传动系统为研究对象,通过对数据驱动故障诊断方法的国内外研究现状进行分析,研究传动系统中逆变器、轴承和驱动电机三个关键部件的故障诊断方法。由于提升机传动系统结构复杂,还需要在实现零部件故障状态识别后,进一步分析挖掘故障原因。基于数据驱动的故障诊断方法主要针对设备不同故障类型的不同零部件,在不同生命周期与工况条件下,实现故障状态的有效识别,但未能挖掘引发故障的深层次原因。基于本体的故障诊断能够从宏观层面对故障诊断知识进行建模,挖掘引发故障的深层次原因,因此,需研究将基于数据驱动的故障诊断与基于本体的故障诊断相结合,实现从模式识别到故障知识推理与诊断的全过程。针对以上问题开展研究工作,主要内容包括:（1）研究了基于自适应电周期划分和随机森林的NPC三电平逆变器故障诊断方法。基于NPC三电平逆变器的电路及故障分析,提出了一种主要依赖于输出电流信号特性的自适应电周期划分算法（Adaptive Electrical Period Partition,AEPP）,对变化周期的三相电流信号划分电周期,再利用最大重叠离散小波变换（Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT）对各电周期信号进行分解,结合Park矢量模（Park’s Vector Modulus,PVM）归一化的低频分量,计算11种统计参数,构建原始统计特征集。基于随机森林分类器构建NPC三电平逆变器开路故障诊断模型,分别采用仿真实验数据和逆变器故障实验平台数据进行实验分析,实验结果表明,在电机变速过程中,所提出的故障诊断模型对变周期三相电流故障信号具有较好诊断性能,能够取得理想的故障诊断准确率。（2）研究了基于敏感特征选取与最大局部边界准则的提升机轴承故障诊断方法。研究基于双树复小波包变换（Dual-Tree Complex Wavelet Packet Transform,DTCWPT）的振动信号分析方法,利用DTCWPT分解振动信号,基于终端节点的重构信号及其Hilbert包络谱,提取统计特征,构成原始特征集。为从高维原始特征集中选取更有利于轴承故障模式识别与分类的敏感特征构建特征子集,提高故障诊断的准确率,提出一种基于特征聚类与特征间相关系数的敏感特征选取方法（Sensitive Features Selection by Feature Clustering and Correlation Coefficient between Features,FSFCC）,对各统计特征的故障状态敏感度进行量化分析,选取敏感度高的特征构建特征子集。为减少高维特征集中冗余和干扰特征,降低计算复杂度,提高数据可分性,提出了一种最大局部边界准则（Maximum Local Margin Criterion,MLMC）的特征降维方法,通过映射变换获得原始高维特征集的低维表达,并提高特征集的判别性能。在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器基础上,结合FSFCC和MLMC,构建OFS-FSFCC-MLMC-SVM轴承故障诊断模型,采用美国凯斯西储大学轴承故障数据与美国Spectra Quest公司的SQI-MFS机械故障综合模拟试验台轴承故障数据进行不同工况下故障诊断实验分析,实验结果表明,FSFCC方法能够有效选取敏感特征,MLMC方法能够降低计算复杂度、减少冗余和干扰特征并提高特征数据集的可分性,使用FSFCC和MLMC能够明显提高诊断模型在不同工况下故障诊断的准确率。（3）研究基于敏感特征迁移学习的提升机轴承故障诊断。针对目前基于数据驱动的故障诊断方法存在的两点局限,（1）多数基于数据驱动的故障诊断模型,是在训练数据集与测试数据集之间具有相同分布的假设下构建的,而工业场景下,变工况设备的测试数据与训练数据存在分布差异,会对实现理想故障诊断性能造成困难。（2）由于实际工业场景下存在变工况与故障的多样性,难以获取足量实际故障状态下的有标签训练样本,在一定程度上限制了智能故障诊断方法在实际工业场景下的应用。因此,在对迁移成分分析（Transfer Component Analysis,TCA）研究的基础上,提出改进TCA（Modified Transfer Component Analysis,MTCA）的特征迁移学习方法,增加了对不同域数据间条件分布差异的考虑和最小化数据类内散度的优化目标,实现降低域间分布差异的同时增强判别性能。在基于DTCWPT的轴承振动信号分析方法和故障敏感特征选取方法FSFCC基础上,结合MTCA方法,构建轴承故障诊断模型OFS-FSFCC-MTCA-SVM。通过实验分析,表明所提出的MTCA方法能够有效降低不同域间分布差异,增强域数据的判别性能,提高使用源域数据训练的故障诊断模型的域适应能力,使故障诊断模型在不同工况下的故障诊断能够取得理想的性能。（4）研究基于类内特征迁移学习与多源信息融合的提升机驱动电机故障诊断。研究基于EEMD的电机故障振动信号与定子电流信号分析方法,选取有效IMF分量,结合包络谱与边际谱分量,提取统计特征,构建原始特征集。在对分层迁移学习（Stratified Transfer Learning,STL）研究的基础上,提出一种改进STL（Modified Stratified Transfer Learning,MSTL）的特征迁移学习方法。分别基于SVM分类器和随机森林分类器构建驱动电机故障诊断模型OFS-MSTL-SVM和OFS-MSTL-RF,采用Spectra Quest公司的SQI-MFS机械故障综合模拟试验台驱动电机故障振动信号和电流信号进行实验分析,实验结果表明,驱动电机在不同工况下,所提出的方法能够有效提高故障诊断准确率,但是不同故障诊断模型利用不同源信号进行故障诊断的性能存在差异,可能存在片面性,因此,提出基于D-S证据融合理论的驱动电机故障诊断框架,在OFS-MSTL-SVM与OFS-MSTL-RF模型基础上,利用D-S证据理论进行决策级融合,融合故障诊断结果表明,所提出的多源信息融合框架能够进一步提高故障诊断准确率。（5）研究将基于数据驱动的故障诊断与基于本体的故障诊断相结合,实现从模式识别到故障知识推理与诊断的全过程。在对提升机传动系统故障诊断知识分析总结基础上,构建故障本体知识库,利用Neo4j图数据库对故障本体知识库进行可视化显示与存储。采用语义映射方法,将基于数据驱动的故障状态识别结果和故障本体知识库中的故障现象实例关联,实现两类方法的优势互补,挖掘引发故障的深层次原因。最后在上述工作的基础上,设计并开发了矿井提升机传动系统故障诊断与健康管理系统,系统包含四个模块,分别是系统操作管理、历史设备故障信息、基于数据驱动的提升机传动系统故障状态识别、基于故障诊断本体知识库的故障原因分析与系统健康管理。