[發明專利]一種電梯預測性診斷與維護方法

在審

• 申請號: 202010894308.0
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112035798A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 王永恒;陶國正;喬宏哲
• 申請（專利權）人: 常州機電職業技術學院
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06Q10/00;G06Q50/26;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 常州市科誼專利代理事務所 32225
• 代理人: 孫彬

本發明公開了一種電梯預測性診斷與維護方法，它包括：S1，云服務器對電梯振動信號數據和噪聲數據進行處理，得到振動信號均值和噪聲數據聲壓級均值數據；S2，對振動信號均值和噪聲數據聲壓級均值數據，使用軟間隔SVM求分類超平面及其法向量；S3，構建電梯預測性診斷與維護模型，給出電梯目前的危險度指數和和預防性維護策略。本發明提供一種電梯預測性診斷與維護方法，使用電梯狀態監測的歷史數據，通過機器學習訓練出電梯預測性診斷與維護模型，根據電梯預測性診斷與維護模型并結合當前電梯參數，給出電梯目前的危險度指數和預防性維護策略，并根據電梯當前狀態給出應設置最佳運行速度。

技術領域

本發明涉及一種電梯預測性診斷與維護方法，屬于電梯檢測技術領域。

背景技術

目前，隨著現代化的發展，現代建筑物不斷的向高層化發展，電梯的需求不斷增長。大量的故障問題也就隨之而來。現全國每天被困電梯的人數是一個巨大的數字。電梯運行中產生的機械振動和沖擊會直接影響到電梯的安全性能,產生的運動載荷會加載到牽引系統上，縮短電梯的使用壽命。

隨著電梯數量劇增，對于電梯的診斷與維護大多是由電梯維保人員全程負責，工作量巨大，由于電梯維保人員的個人技術能力素質參差不齊從而會造成主觀性強，隨意性大等問題。

部分電梯采用了基于物聯網的監測系統，但目前主要停留在對數據進行采集、存儲和初步分析的階段，沒有達到對數據進行更深入分析的層次。而上述系統由于對數據利用的不充分，往往不能達到對電梯預測性的診斷與維護。

現在對電梯的維護有的是當電梯出現問題不能正常運行的時候才去上報維修，進行事后補救，導致很多人被困電梯的情況；有的是電梯沒有任何問題還要去人工定期維護，因此耗費了大量的維護成本。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，克服現有技術的不足，提供一種電梯預測性診斷與維護方法，使用電梯狀態監測的歷史數據，通過機器學習訓練出電梯預測性診斷與維護模型，根據電梯預測性診斷與維護模型并結合當前電梯參數，給出電梯目前的危險度指數和預防性維護策略，并根據電梯當前狀態給出應設置最佳運行速度。

為了解決上述技術問題，本發明的技術方案是：

一種電梯預測性診斷與維護方法，它包括：

S1，云服務器對電梯振動信號數據和噪聲數據進行處理，得到振動信號均值和噪聲數據聲壓級均值數據；

S2，對振動信號均值和噪聲數據聲壓級均值數據，使用軟間隔SVM求分類超平面及其法向量；

S3，構建電梯預測性診斷與維護模型，給出電梯目前的危險度指數和和預防性維護策略。

進一步，所述步驟S3包括：

S31，求得出現事故數據在所述法向量軸投影后所得到的數據的均值和標準差，求得工作正常數據在所述法向量軸投影后所得到的數據的均值和標準差；

S32，預測電梯目前的危險度指數；

S33，根據電梯目前的危險度指數設定電梯最佳運行速度。

進一步，所述步驟S2包括：

S21，建立數據向量x＝(x⁽¹⁾,x⁽²⁾,x⁽³⁾)，x⁽¹⁾為電梯振動信號均值，x⁽²⁾為噪聲數據聲壓級均值，x⁽³⁾為電梯已工作總時間；

S22，建立系數向量w＝(w⁽¹⁾,w⁽²⁾,w⁽³⁾)，其中，w^(j)為相應特征x^(j)所對應的系數；