大数据驱动的矿井大型提升系统全状态健康评估

The reliable and stable operation of large mine hoisting system directly affects safety production of mine. But the existing mine hoist monitoring system has several drawbacks: each sub-system is independent, the monitoring object is too simple, and the description of information on industrial data is incomplete. To solve the above problems, this project will study the big data driven full state health assessment method for larger mine hoisting system. The main research contents include the following aspects. First of all, multiple information data description method will be introduced into the project, and then we will establish data description and storage model for large mine hoist system based on the multi information. Secondly, the project will research the robust cluster analysis for larger-scale heterogeneous data of large mine hoisting system. Thirdly, larger-scale rapid nonparametric kernel learning method based on parallel kernel criteria of measurement will be studied. Finally, big data driven full state health assessment system for large mine hoisting system will be established. The research achievement of this project will provide reliable technical support for the abnormal early diagnosis and assessment of large-scale mine hoisting system.

矿井大型提升系统的可靠、稳定运行直接影响着矿井的安全生产。针对现有提升机监控系统普遍存在各系统独立、对象单一、对工业数据的信息描述不够完整等缺点，本项目拟研究大数据驱动的矿井大型提升系统全状态健康评估方法，主要研究内容包括：引入多元信息的数据描述方法，建立基于多元信息的矿井大型提升系统数据描述和存储模型；研究矿井大型提升系统大规模异构数据的鲁棒聚类分析方法；研究基于并行核度量标准的大规模快速非参数核学习方法；建立大数据驱动的矿井大型提升系统全状态健康评估系统。研究成果对实现矿井大型提升系统运行异常的早期诊断和评估提供可靠技术支撑。

矿井提升机是地下矿山的“咽喉”设备，大数据技术则能将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来。本项目主要研究了大数据驱动的矿井大型提升系统全状态健康评估方法，以保障提升机正常运转。主要包括：（1）针对目前矿井大型提升系统数据结构复杂多样、数据的描述不够完整和无法进行大数据存储的问题，引入多元信息的数据描述方法，建立了基于多元信息的矿井大型提升系统数据描述和存储模型；（2）本课题设计了矿井大型提升系统大规模异构数据的并行化方法，并采用Hadoop 平台和MapReduce 编程模型解决大规模异构数据的处理问题，研究了矿井大型提升系统大规模异构数据的鲁棒聚类分析方法；（3）研究了基于谱回归的提升机轴承性能特征提取方法，以提升机刚性罐道、提升机副井罐笼、立井提升主轴、矿用环形钢丝绳、钢丝绳罐道、矿井提升摩擦衬垫以及无极绳式立井提升、落地式立井提升、井塔式立井提升等系统为研究对象，基于传感器大数据、视觉大数据及轨迹大数据形成了矿井大型提升系统全状态健康评估理论与技术体系，建立了大数据驱动的矿井大型提升系统全状态健康评估系统。研究成果可实现矿井大型提升系统的全状态健康监测，为煤炭资源高效、安全生产提供了关键技术支撑。