1、礦井提升機是煤礦生產的關鍵設備，在保證煤礦安全生產中起著至關重要的作用。在礦井提升機日常運行過程中會產生海量的監(jiān)測數據，其中蘊涵大量潛在的信息。本文引入了數據挖掘技術進行礦井提升機故障知識的自動獲取，設計基于數據挖掘技術的提升機故障診斷系統(tǒng)，對保證煤礦安全生產具有重要的意義。
　　本文以礦井提升機系統(tǒng)為研究對象，總結了提升機常見故障及故障機理，研究了粗糙集理論及決策樹分類算法，引入近似精度的決策樹分類算法診斷模型，設計了基于數據挖

2、掘技術的礦井提升機故障診斷系統(tǒng)。
　　主要研究內容包括：（1）分析了礦井提升機常見的故障類型及故障機理，總結了常見的故障特征，利用時頻域分析表征故障的特征參數，確定系統(tǒng)所需的監(jiān)測信號；（2）介紹了決策樹算法的基本理論，分析了其建樹過程、評價標準及常見的分類算法，實現了基于決策樹分類算法的提升機監(jiān)測數據診斷實驗，驗證數據挖掘技術應用于提升機故障診斷的切實可行性；（3）研究了粗糙集的基本理論，建立基于近似精度的決策樹分類算法模型及改進

3、算法的模型，闡明了診斷模型的原理和構造流程，應用實例數據實現模型的測試與分析；（4）在專業(yè)數據挖掘開發(fā)平臺上構建了決策樹分類算法模型、基于近似精度的決策樹分類算法模型及其改進算法的模型，實現對診斷模型的實驗分析與評價；（5）分析了信號采集方法與處理流程，數據挖掘流程和故障診斷流程。從信號采集模塊設計、系統(tǒng)數據庫設計、系統(tǒng)管理模塊設計、在線監(jiān)測模塊設計、數據挖掘與故障診斷模塊設計等方面設計基于數據挖掘技術的提升機故障診斷系統(tǒng)。