矿井提升机是矿山最重要的关键设备,它的运行质量的好坏直接关系到整个矿井的生产能力,关系到整个矿山的经济效益和井下工作人员的生命安全。矿井提升机的运行一旦出现异常,不仅可能使设备损坏,甚至可能造成重大的人员伤亡。所以对矿井提升机运行状态进行实时的检测与健康诊断非常重要,意义重大。矿井提升机是由电控装置、电动机、机械传动装置等组成的机电一体化设备,由于其本身结构的复杂性,造成了健康诊断技术上的难点,仅用单一的特征信息和诊断方法无法对其进行准确的诊断。针对这一问题,本文将信息融合技术运用到矿井提升机的健康诊断中。本文重点介绍了利用证据理论进行状态识别的方法,并且通过实例对算法进行了详细地分析,针对经典基本概率赋值获取方法中的根据目标类型数确定基本概率赋值中相关系数的确定较复杂,本文在根据目标类型数确定基本概率赋值的基础上对其进行了改进,通过改进前后算法分析结果表明,改进的基本概率赋值方法明显变得简单,诊断效率有了明显的提高。在此基础上,利用LabVIEW开发了基于信息融合的矿井提升机健康诊断系统。该系统能够直观地了解提升机的运行状态,及时掌握提升机是否出现工作质量下降的可能,及早排除隐患,通过对矿井提升机健康诊断的过程和结果论证了该系统的实用性和诊断的高效性。