1.一种提升系统关键部件多状态健康监测装置，其特征在于：包括机架，所述的机架由多个矩形钢焊接形成方形结构，围绕方形结构外围布设有钢丝绳，在方形结构的底层由左向右依次安装动力系统、摩擦磨损装置、制损装置和张紧装置，在方形结构的顶层由左向右依次安装轴承信号采集系统、张力传感器、励磁装置和钢丝绳图像采集系统，钢丝绳顺次穿过前述所有装置或系统，在动力系统的带动下进行环绕运行，通过前述所有装置或系统实现钢丝绳运行状态的监测;所述的动力系统包括电机、皮带、小带轮、大带轮和摩擦导向轮组件，前述的摩擦导向轮组件包括摩擦导向轮、横轴和轴承座，其中，电机安装在机架底层端部处，轴承座与电机相邻安装在机架上，横轴固定在轴承座上，大带轮安装固定在横轴端头，摩擦导向轮安装固定在横轴中间部位，小带轮安装在电机的输出轴上，小带轮和大带轮通过皮带进行连接；

所述的摩擦磨损装置包括压紧缸、动作缸、上衬垫、下衬垫和衬垫安装板，动作缸水平安装在机架底层上，在机架内部包括与机架底层相垂直的矩形钢，矩形钢上水平安装压紧缸，其中，上衬垫固定安装在压紧缸的活塞杆上，在机架上还安装可移动的摩擦磨损滑座，摩擦磨损滑座位于压紧缸下方，摩擦磨损滑座上安装有衬垫安装板，下衬垫安装在衬垫安装板上；

所述的制损装置包括制损缸、制损头和支撑衬垫，制损缸水平安装在与机架底层相垂直的矩形钢上，制损头可活动安装在制损缸的活塞杆上，支撑衬垫水平固定在位于制损头正下方的机架底层上；

所述的张紧装置包括张紧缸、拉压传感器、平移板、安装架、直线导轨和张紧滑座，张紧滑座可滑动安装在机架底层上，在张紧滑座的下方同时设有固定在机架底层上的直线导轨，张紧滑座上固定安装架，平移板安装在安装架上，前述的张紧缸与安装架相邻固定安装在机架底层上，拉压传感器的一端与张紧缸的活塞杆连接，其另一端与平移板相连接；在平移板表面设有导向轮组件，钢丝绳穿过导向轮组件，在张紧缸作用下实现张紧与放松动作；

所述的钢丝绳图像采集系统包括相机安装架和多个CCD工业相机，所述的相机安装架为圆柱体结构，其内固定安装内六角体，多个CCD工业相机均匀分布安装在内六角体内，前述的钢丝绳由圆柱体结构中心穿过；

所述的轴承信号采集系统包括隔音箱、噪声传感器、加速度传感器和天轮，隔音箱安装固定在机架顶层端头，天轮安装在隔音箱内部，噪声传感器安装在隔音箱内部，且其底部固定在机架上，加速度传感器安装在可更换故障轴承的外侧轴承座上，钢丝绳穿过隔离箱并缠绕在天轮上。

2.根据权利要求1所述的提升系统关键部件多状态健康监测装置，其特征在于：横轴通过键和螺钉固定在轴承座上；摩擦导向轮通过键和螺钉安装固定在横轴中央。

3.根据权利要求1所述的提升系统关键部件多状态健康监测装置，其特征在于：在摩擦导向轮的一侧安装有用于测量摩擦导向轮在钢丝绳故障状态下表面材料与钢丝绳摩擦磨损温度变化的第一热成像仪。

4.根据权利要求1所述的提升系统关键部件多状态健康监测装置，其特征在于：上衬垫通过螺纹孔固定安装在压紧缸的活塞杆上；在摩擦磨损滑座下方安装有固定在机架上的直线导轨，使摩擦磨损滑座在机架上移动。

5.根据权利要求1所述的提升系统关键部件多状态健康监测装置，其特征在于：前述的摩擦磨损装置还设有用于监测在磨损过程中摩擦磨损状况与温度变化间关系的第二热成像仪。

6.根据权利要求1所述的提升系统关键部件多状态健康监测装置，其特征在于：前述的钢丝绳图像采集系统包括三个CCD工业相机，以内六角中心为圆心，三个CCD工业相机两两呈120度安装均匀分布安装在内六角体内。

7.根据权利要求1所述的提升系统关键部件多状态健康监测装置，其特征在于：钢丝绳穿过隔离箱并缠绕在天轮上，前述的天轮表面含有摩擦材料；在轴承信号采集系统的隔音箱内安装第三热成像仪。

8.一种基于上述任一权利要求中的提升系统关键部件多状态健康监测装置对钢丝绳进行监测的方法，其特征在于：首先安装含锈蚀故障的钢丝绳，将含锈蚀故障的钢丝绳依次穿过大带轮、摩擦磨损装置、制损装置、张紧装置、内六角体中心位置处、励磁装置、张力传感器以及天轮，形成完整回路；先第一次启动电机，使整个健康监测装置进行缓慢匀速运行，使钢丝绳的锈蚀部分运行到与摩擦磨损装置和制损装置的不接触处；关闭电机，启动摩擦磨损装置和制损装置，在钢丝绳上分别制造磨损、凹痕以及断丝故障，并且使各种故障等间距分开；二次启动电机，使整个监测装置再次进行缓慢匀速运行，此时开启钢丝绳图像采集系统，通过三个CCD工业相机进行多角度提取图片数据信息；钢丝绳图像采集系统将采集到的图片传入上位机，对图像预处理后输入事先训练好的CNN深度神经网络模型中，上位机对数据进行并行计算，实现图像中故障的快速识别和分类；最后输出结果，得到钢丝绳的故障类型。

9.一种基于上述权利要求1-权利要求8之一的权利要求中的提升系统关键部件多状态健康监测装置对轴承进行监测的方法，其特征在于：首先在轴承信号采集系统的外侧轴承座上安装正常或者故障的轴承；将健康的钢丝绳依次穿过大带轮、摩擦磨损装置、制损装置、张紧装置、内六角体中心位置处、励磁装置、张力传感器以及天轮，形成完整回路，同时调整张紧缸的张紧力；启动电机，使整个健康监测装置匀速运行，通过第三热成像仪与加速度传感器共同配合提取噪声和温度数据信息；将采集到的噪声和温度数据信息传入上位机，对噪声信号预处理后输入事先训练完毕的RNN深度神经网络模型中，上位机对数据进行并行计算，实现轴承噪声信号中故障特征的快速识别和分类；最后结果输出，得到轴承的故障类型。