矿井提升系统担负着提升煤炭、下放材料、升降人员和设备的任务，被称为“矿山生产的咽喉”。现有提升机状态在线监测系统的研究集中在信号采集分析与专家系统方面，缺乏对状态机理与信号特征分析的针对性研究，无法将信号分析、状态机理、现场经验和数据知识进行有机的融合，难以实现提升机系统的早期故障的在线诊断。为了解决上述问题，及时发现提升机在运行过程中的各种安全隐患，本项目研发了基于物联网的提升机与罐道运行安全状态智能诊断平台。 针对提升机复杂结构部件运行状态信号在线感知问题，项目研发了提升机多源信号智能传感装置与终端系统，攻克了低功耗管理、网络拓扑快速分析、信号前端分析处理等关键技术，实现了多源传感信号的高频同步采集、融合接入、清洗、去噪、转换等服务。研发了边缘计算诊断服务系统，实现了状态诊断轻量化边缘算法、诊断模型边缘计算卸载以及云边协同服务，解决了状态诊断服务的快速响应问题。 为了提高提升机关键部件诊断算法的可解释性与场景适应能力，研究了提升机电机、主轴、罐道、变频器等关键部件电流、振动、噪声、温度等多源信号信源特性与时频分析技术，提出了运行机理与状态经验特征空间联合建模方法，建立了基于图数据库的提升机关键部件运行状态知识库。提出了统计特征与深度特征融合的状态域迁移判识模型，有效融合提升机关键部件状态的经验知识与数据深度知识，提升了判识模型的场景适应能力。 在此基础上，构建了提升机运行安全状态智能诊断平台，集提升机系统多源数据综合接入与分析、数据汇聚存储管理、在线状态判识、远程监控、智能分析、可视化展示于一体，形成矿山提升机设备状态监控与智能可视化分析综合服务平台。 项目的研发成果在兖矿能源集团股份有限公司济宁二号煤矿进行现场实施应用和工业性试验，实现了对提升机关键部件早期故障的在线诊断及罐道异常部位的准确定位。现场提升系统运行效率和检修维护效率得到显著提升，项目成果具有广泛的推广应用价值。