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该论文在分析国内外文献的基础上,开展了提升机故障智能诊断的研究,以故障发生率较高、对安全影响较大的提升机运行部分和齿轮箱部分的智能诊断为主要研究内容.该文主要研究内容可概括如下:第一章利用国内外参考文献,从故障机理、工况监测、特征参数提取、诊断方法四个方面,系统地分析了提升机故障诊断的研究现状,说明了目前存在的问题阐述了开展提升机故障智能诊断的意义.第二章对提升机常见的运行故障如:断绳、过卷、制动失效等,建立了故障树.根据所建立的故障树,确定了诊断故障所需的特征参数与故障监测方法.提出了用小波对模拟量支噪的新方法,并探讨了通过小波对特征参数中制动正压力的智能判别问题.第三章提出了提升机运行故障智能诊断策略,以故障树为基础,结合神经网络模型,初步建立了提升机运行故障智能诊断系统的基本结构,给出了相应的知识表示方法及推理策略.该文首次提出了利用波波参量从监测曲线——闸瓦间隙变化图中提取卡缸故障特征向量,用三层BP神经网络进行故障分类,较好地解决了卡缸故障的智能判别,并且首次采用了小波神经网络完成某一些故障的预测.第四章通过建立的提升机齿轮箱动力学模型,分析出提升机齿轮箱的受力为变载荷,并对变载荷齿轮减速箱的故障机理进行了研究.第五章探讨了提升机齿轮减速箱受变载荷作用下产生的非平衡振动信号的处理方法.