[發(fā)明專利]訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型、抱閘故障診斷的方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811429230.4
• 申請(qǐng)日: 2018-11-27
• 公開（公告）號(hào): CN109726736A
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 聶泳忠;趙陽;李紅星
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西人馬（西安）測(cè)控科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;B66B5/00
• 代理公司: 北京三聚陽光知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 李博洋

1.一種訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型的方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)；

對(duì)所述電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)進(jìn)行小波包分解，提取所述電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)中的各頻帶信號(hào)；

獲取所述各頻帶信號(hào)的能量；

根據(jù)所述各頻帶信號(hào)的能量構(gòu)建所述電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)的特征信息；

利用所述特征信息對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述電梯抱閘故障診斷模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型的方法，其特征在于，所述電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)包括：正常抱閘訓(xùn)練信號(hào)和異常抱閘訓(xùn)練信號(hào)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述各頻帶信號(hào)的能量構(gòu)建所述電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)的特征信息的步驟，包括：

以所述各頻帶信號(hào)的能量為元素，構(gòu)建所述電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)的特征向量；

對(duì)所述特征向量進(jìn)行歸一化處理，生成所述特征信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型的方法，其特征在于，所述利用所述特征信息對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述電梯抱閘故障診斷模型的步驟，包括：

提取第一預(yù)設(shè)數(shù)量電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)的特征信息作為訓(xùn)練樣本，輸入到概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

提取第二預(yù)設(shè)數(shù)量電梯的抱閘訓(xùn)練信號(hào)的特征信息作為測(cè)試數(shù)據(jù)，輸入到所述概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到診斷結(jié)果；

判斷所述診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率大于或等于預(yù)設(shè)閾值；

當(dāng)所述診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率大于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，得到所述電梯抱閘故障診斷模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型的方法，其特征在于，當(dāng)所述診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率小于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，調(diào)整所述概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的關(guān)鍵參數(shù)，直至診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，得到所述電梯抱閘故障診斷模型。

6.一種電梯抱閘故障診斷的方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)；

對(duì)所述待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)進(jìn)行小波包分解，提取所述待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)中的各頻帶信號(hào)；

獲取所述待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)各頻帶信號(hào)的能量；

利用所述待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)各頻帶信號(hào)的能量構(gòu)建所述待識(shí)別電梯抱閘信號(hào)的特征信息；

根據(jù)所述待識(shí)別電梯抱閘信號(hào)的特征信息確定所述待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)所對(duì)應(yīng)的結(jié)果信息，其中，所述結(jié)果信息用于指示所述待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)是否為故障信號(hào)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的電梯抱閘故障診斷的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待識(shí)別電梯抱閘信號(hào)的特征信息確定所述待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)所對(duì)應(yīng)的結(jié)果信息的步驟，包括：

將所述待識(shí)別電梯抱閘信號(hào)的特征信息，輸入到根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型的方法得到的電梯抱閘故障診斷模型以得到所述結(jié)果信息。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的電梯抱閘故障診斷的方法，其特征在于，所述將所述待識(shí)別電梯抱閘信號(hào)的特征信息，輸入到根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的訓(xùn)練電梯抱閘故障診斷模型的方法得到的電梯抱閘故障診斷模型以得到所述結(jié)果信息的過程，包括：

對(duì)訓(xùn)練樣本的特征向量以及待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)的特征向量進(jìn)行歸一化處理；

將歸一化處理后訓(xùn)練樣本的特征向量以及待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)的特征向量輸入到所述電梯抱閘故障診斷模型；

計(jì)算所述歸一化處理后的訓(xùn)練樣本的特征向量與待識(shí)別的電梯抱閘信號(hào)的特征向量的匹配度；

根據(jù)所述匹配度及預(yù)設(shè)激活函數(shù)得到所述結(jié)果信息。