[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

本發明公開了一種電梯故障診斷方法，包括以下步驟：收集電梯運行時產生的故障特征樣本數據；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；讀取電梯運行時產生的含有故障特征的數據流；將故障特征在決策樹模型中依據IF?THEN規則進行判斷；查找得到決策樹的葉子結點，即該故障特征對應的故障。本發明適應電梯的故障類型，生成多分支決策樹模型，檢測并判斷出電梯當前發生的故障，有效提高日常電梯維修保養工作效率。

技術領域

本發明屬于電梯故障診斷技術領域領域，特別涉及一種基于C4.5算法的電梯故障診斷方法。

背景技術

隨著我國科學技術的不斷發展，電梯廣泛應用于我們的生活中。但是電梯經常也會出現各種故障，給我們帶來許多不便，從而電梯的維護就顯得尤為重要，電梯設備的故障診斷是電梯維護的重要內容。

隨著城市建設發展，電梯的建設率大大增加，但由于有資質的電梯維修保養公司和專業的電梯維護從業人員較少，隨之而來的是電梯得不到較好地維護，故障頻發，嚴重影響人們的生活與生命安全。電梯的電力機械設備結構復雜，可能出現的故障種類繁多，可能引起故障的原因更為復雜，且故障征兆和故障原因并不是一一對應，而是交叉影響的，且電梯的運行是無故障運行到帶故障運行的一個逐漸變化的過程，給維修保養人員準確判斷電梯故障帶來障礙。

決策樹算法是數據挖掘中重要的分類方法，基于決策樹的各種算法在執行速度、可擴展性、輸出結果的可理解性、分類預測的準確性等方面各有千秋，在各個領域廣泛應用且已經有了許多成熟的系統，如語音識別、模式識別和專家系統等，鮮有在電梯故障檢測領域應用。但ID3算法中慣用的直接使用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足，無法對不完整的數據進行處理。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種電梯故障診斷方法，適應電梯的故障類型，生成多分支決策樹模型，檢測并判斷出電梯當前發生的故障，有效提高日常電梯維修保養工作效率。

本發明的目的通過以下的技術方案實現：一種電梯故障診斷方法，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(即ID3改進后的決策樹算法)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以適應電梯故障類別的多樣，作為電梯故障診斷的依據；

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(條件-結論規則)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。

優選的，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，對各子葉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；