矿井提升机作为矿山生产中的关键设备，其安全运行对整个矿山的生产效率和安全至关重要。然而，由于矿井提升机工作环境复杂、运行工况多变，其故障诊断一直是一个技术难题。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验和信号处理技术，存在诊断效率低、适应性差等问题。针对这一问题，本研究提出了一种基于自组织映射（SOM）神经网络的矿井提升机故障诊断方法。SOM神经网络作为一种无监督学习算法，能够有效提取高维数据的特征并进行降维可视化，适用于矿井提升机多源监测数据的故障模式识别。本研究首先采集矿井提升机的振动、温度、电流等多传感器数据，通过预处理提取特征参数；然后利用SOM神经网络对数据进行聚类分析，建立故障特征与故障类型之间的映射关系；最后通过实验验证该方法的有效性和准确性。研究结果表明，基于SOM神经网络的故障诊断方法能够有效识别矿井提升机的常见故障，如轴承磨损、齿轮断齿、制动失效等，且具有较高的诊断精度和实时性。该方法为矿井提升机的智能化故障诊断提供了新的技术手段，对提升矿山设备的安全性和可靠性具有重要意义。
