摘要: 针对超千米深井摩擦式提升系统高速、重载运行下的安全监测问题，提出以关键承载部件为监测对象的深井提升机可视化监测系统。从提升系统组成结构、工作机理出发，确定以轴承、钢丝绳、天轮为监测对象，设计了模块化结构的可视化监测方案。基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution，MED)结合总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition，EEMD)的方法对轴承振动信号分解，采用相关系数和样本熵确定有效分量并从其中提取故障微弱特征信号，在此基础上以在线-离线诊断方式实现轴承故障实时在线识别。设计基于机器视觉的钢丝绳摆动和天轮偏摆监测方案，通过摄像头位置布置提高监测对象与背景对比度，利用图像边缘识别算法实现图像数据的处理。通过采集张力平衡装置油压对张力进行监测，利用动力供电装置对提升容器上张力监测设备供电，完成系统软件设计和硬件平台搭建，并进行模拟试验验证关键技术的可行性。轴承故障模拟试验结果表明采用相关系数和样本熵可对EEMD分解信号中的有效分量进行提取，得到对应的轴承故障频率。钢丝绳摆动模拟试验结果表明图像边缘检测算法可检测到钢丝绳位移，与传感器检测结果相比位移最大差值为0.76 mm。最后进行现场示范，结果表明该监测系统可有效获取监测设备状态参数，可实现对超千米深井提升系统的可视化监测和故障识别，有利于保障其稳定安全运行。