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提升机是煤矿生产的重要设备，开展故障预报是减少提升机突发故障、提高预知维修的重要手段之一。通过对矿井提升机关键特征参数的时间序列预报，即可实现故障预报。小波网络比一般神经网络具有更多的自由度，从而使其具有更灵活有效的函数逼近能力。小波神经元的良好局部特性和多分辨率学习实现了与信号的9良好匹配，使得小波网络有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预报精度。因此本文采用小波网络对提升机钢丝绳磨损度、空动时间、衬垫磨损寿命、闸瓦间隙△、残压Pc、制动盘偏摆度δ进行故障预测。对保证矿井提升机安全和高效运行具有重