本文围绕金属矿山提升机的智能监测与故障诊断技术展开研究,结合工程实践需求与 前沿技术,构建了涵盖硬件选型、软件平台开发、故障特征提取及智能诊断模型的创 新体系。通过振动信号分析、多源数据融合及机器学习算法,实现了对提升机关键部 件的精准故障识别,显著提升了设备运维效率与安全性。研究成果在安徽开发矿业等 企业中得到验证,为矿山设备的预测性维护提供了理论支撑与实践范例。