[發明專利]一種電梯故障診斷方法

在審

• 申請號: 201811554760.1
• 申請日: 2018-12-19
• 公開（公告）號: CN109626161A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 周曙;張新征;黎永熙;周政昊;劉新東;張建芬
• 申請（專利權）人: 暨南大學
• 主分類號: B66B5/00
• 分類號: B66B5/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 陳燕嫻

1.一種電梯故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、收集電梯運行時產生的故障特征樣本數據；

S2、使用C4.5算法對數據進行整理歸類，生成原始決策樹T，再對原始決策樹進行信息增益、分裂信息、節點剪枝處理，以此生成決策樹模型，模型中故障類型采用多分支；

S3、讀取電梯運行時產生的含有故障特征Xx的數據流；

S4、將故障特征Xx在決策樹模型中依據IF-THEN規則進行判斷；

S5、查找得到決策樹的葉子結點，即含有故障特征Xx的數據流對應的故障Yy。

2.根據權利要求1所述的電梯故障診斷方法，其特征在于，所述對原始決策樹進行信息增益、分裂信息、節點剪枝處理的具體步驟為：

系統對電梯運行中產生的故障特征樣本數據進行采集后，創建樹節點，并選定某一特征值作為決策樹的根節點并以處理屬性值離散的方法從該節點開始進行分裂，即分類；

通過C4.5算法的決策樹生成算法中的信息增益率計算，對各葉子節點的信息增益率進行計算，并從中選擇出信息增益比最大的特征進行分裂；

根據C4.5算法的決策樹修剪算法判斷節點是否滿足分裂停止條件，即是否滿足每個節點只有一種類型的節點，若滿足，則將其設置為葉子節點，否則將其剪除；

重復上述步驟直至每種不同屬性決策樹的根節點均被建立；

每個葉節點存放一個類別，將葉子節點存放的類別作為決策結果。

3.根據權利要求2所述的電梯故障診斷方法，其特征在于，所述C4.5算法中的決策樹生成算法根據信息增益率進行對分割點進行選取，使用公式計算各葉子節點信息增益率，其中A為葉子節點的屬性，Gain(A)為屬性A的信息增益，I(A)為屬性A的分裂信息量，求出當前候選屬集中所有屬性的信息增益率，找出其中信息增益率最高的葉子節點作為決策樹的根節點。

4.根據權利要求2所述的電梯故障診斷方法，其特征在于，所述C4.5算法中的決策樹修剪算法依據樣本數據本身計算剪枝前后的誤差，從而判斷是否對節點進行剪枝；在決策樹剪枝的PEP方法中，非葉子節點t₀被葉子節點t₁替換的條件是：替換后節點t₂的誤差率小于或等于原決策樹子樹Tt的誤差率；通過對原始決策樹從上而下的所有非葉子節點依次計算測試，從而得到結構最優的決策樹；令某一葉子節點的實例個數為n(t)，其中錯誤分類的個數為e(t)，誤差率為：

r′(t)＝[e(t)+1/2]/n(t)

子樹Tt葉子節點的個數為L(Tt)，Tt的分類誤差為：

在定量分析中，用錯誤總數e′(Tt)代替錯誤率e(Tt)，即：

在決策樹剪枝的PEP方法中，某一中間節點t₀被葉子節點t₁替換的條件是：替換后節點t₂的誤差率小于或等于原決策樹子樹Tt的誤差率，即：

e′(t₂)≤e′(Tt)+SE[e′(Tt)]

5.根據權利要求1所述的電梯故障診斷方法，其特征在于，所述故障特征被采集并通過該C4.5算法計算后得到的葉子結點即為診斷結果，該節點使用Yy指代特定的故障。