近日，由西安科技大学与陕西能源赵石畔矿业运营有限责任公司共同研发的矿井提升钢丝绳损伤与振动在线监测系统在赵石畔煤矿JKM-4.6×6(PⅢ)型井塔式多绳摩擦提升机成功应用，并顺利通过专家组验收。该项目为我校承担的陕西能源赵石畔矿业运营有限责任公司重点科技创新项目，由机械工程学院副院长毛清华教授牵头实施。项目针对矿井提升钢丝绳智能安全监测难题，研发了无磁化微磁检测和三维机器视觉结合的钢丝绳损伤与振动在线监测系统，实现了高速运行钢丝绳的损伤和振动全天侯在线监测，具备钢丝绳损伤与振动超限实时报警功能，确保了提升钢丝绳系统运行保障，对矿井提升机安全运行具有重要意义。

近年来，陕西省煤矿机电装备智能检测与控制科技创新团队在张旭辉、毛清华等教授带领下，将高校的理论创新优势与企业的场景应用优势深度融合，成功实现一批科技成果落地煤矿现场应用。该团队自2009年研究钢丝绳损伤无损检测关键技术，尤其钢丝绳芯皮带、桥梁悬索等钢丝绳损伤检测方面成果突出。本次矿井提升钢丝绳损伤与振动在线智能监测的技术突破和系统投入应用，将推动钢丝绳损伤、振动在线监测等技术的快速发展。项目主要创新成果介绍如下：

一是针对矿井提升钢丝绳损伤与振动在线监测难题，研发了无磁化微磁检测和三维机器视觉结合的钢丝绳损伤与振动在线监测系统，实现了高速钢丝绳损伤和振动高效准确识别。二是针对钢丝绳损伤定量精确检测问题，建立了钢丝绳损伤精确定量识别模型，钢丝绳损伤定量检测准确率大于90%。三是针对钢丝绳表面损伤图像识别精度和速度不高的问题，建立了基于改进YOLOv8的损伤识别模型，实现了钢丝绳表面损伤高效准确识别。四是针对矿井提升系统钢丝绳振动预警阈值难以确定的问题，建立基于摩擦轮径向圆跳动激励的动力学分析模型，提出了结合载荷张力偏差计算的振动阈值确定方法，实现了预警和报警阈值的科学设定。五是针对钢丝绳振动位移测量精度不高的问题，建立了基于三维相机的振动位移测量模型，实现了高速运行条件下振动位移检测误差在±3mm以内。

未来，机械工程学院将不断深化教育教学改革，大力推进科技创新，进一步加强科技成果转化，更好服务发展新质生产力，通过“产学研用结合，校企协同创新”，扎实推进教育科技人才一体改革,为学校建成能源安全领域世界一流大学贡献力量。

图1 钢丝绳损伤监测系统现场安装图

图2 钢丝绳振动位移监测系统现场安装图

图3 钢丝绳损伤在线监测软件

图4 钢丝绳振动位移在线监测软件