CN104220356A - 确定电梯***中的至少一个摆动传感器的位置的方法以及确定电梯***中的摆动位置的*** - Google Patents

Abstract

一种方法和***确定电梯***中的至少一个摆动传感器的位置以在第一边界位置和第二边界位置之间感测电梯绳索的横向运动。用电梯***的模型对电梯***的运行进行仿真，以生成由所述运行导致的电梯绳索的实际形状。确定至少一个摆动位置，使得电梯绳索的实际形状与电梯绳索的估计形状之间的误差最小。电梯绳索的所述估计形状是通过第一边界位置、第二边界位置和摆动位置的插值来确定的。确定摆动传感器的位置，使得摆动传感器在所述摆动位置处感测电梯绳索的横向运动。

Description

确定电梯***中的至少一个摆动传感器的位置的方法以及确定电梯***中的摆动位置的***

技术领域

本发明整体涉及电梯***，更具体地讲，涉及测量电梯***的电梯绳索的摆动。

背景技术

典型的电梯***包括局限于沿着垂直延伸的电梯井中的导轨行进的轿厢和配重。轿厢和配重通过曳引绳彼此连接。曳引绳绕在位于电梯井的顶部(或底部)的机房中的绳轮上。在传统电梯***中，绳轮由电动马达提供动力。在其它电梯***中，绳轮是无动力的，驱动装置是安装在配重上的线性马达。

绳索摆动是指曳引机和/或补偿绳在电梯井中的振荡。所述振荡在有绳类电梯***中会是显著的问题。所述振荡可由(例如)源于风引起的建筑物偏斜的振动和/或在电梯***运行期间绳索的振动引起。如果振动频率接近或进入绳索的自然谐振，则振荡位移会增大至远大于所述位移。在这种情况下，绳索会与电梯井中的其它设备缠绕在一起，或者随着电梯行进而脱离绳轮的凹槽。如果电梯***使用多条绳索并且这些绳索彼此异相地振荡，则绳索会彼此缠绕在一起，可能损坏电梯***。

几种传统解决方案使用连接到绳索的机械装置来估计绳索的位移。例如，一个解决方案使用附接到电梯***中的补偿绳轮组件的装置来检测超过特定大小的绳索摆动。然而，附接到补偿绳的机械装置难以安装和维护。

另一方法使用建筑物的自然频率和位移来估计和计算绳索的摆动量。此方法是一般方法，可能无法提供绳索摆动的精确估计。

因此，需要改进适合于实时估计绳索摆动的绳索摆动的估计。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种测量电梯***的电梯绳索的横向摆动的方法。本发明的另一目的是提供一种利用设置在电梯井内的传感器来测量横向摆动的方法。

本发明的另一目的是提供一种确定传感器的最优数量和位置的方法。此外，本发明的另一目的是在不运行实际电梯***的情况下预先确定传感器的数量和位置。

本发明的实施方式基于这样的认识：可利用电梯***的模型来对电梯***的运行进行仿真，以确定由运行引起的电梯绳索的实际形状的仿真。所述实施方式源于另一认识：可通过利用电梯井中被配置为由传感器感测的点的位置之间的插值确定电梯绳索的估计形状并将电梯绳索的估计形状与电梯绳索的实际形状的仿真进行比较来测试用于感测摆动的传感器的位置。可使用使具有横向摆动的绳索的估计形状与实际形状之间的误差最优化的点来在电梯***中对传感器进行定位。

另外，在使用被布置为在通过本发明的实施方式确定的点的位置处感测绳索的运动的传感器的电梯***运行期间，可通过在所述点的位置处感测摆动并且(例如)利用曲线拟合或B样条插值来对所述点的位置插值来确定由摆动导致的绳索的形状。

通常，在两个边界之间确定电梯绳索的摆动。例如，电梯绳索将电梯轿厢与绳轮连接，一个实施方式在绳索与电梯轿厢和绳轮的对应连接之间测量电梯绳索的摆动。因此，在一个实施方式中，两个边界传感器被布置到电梯***中，并且被包含在电梯***的模型中。例如，第一边界传感器被配置为测量电梯轿厢的横向运动，第二边界传感器被配置为测量绳轮的横向运动。此实施方式通过由边界传感器测量的位置以及最优化所述误差(例如，使所述误差最小)的点的位置的插值来确定传感器(即，摆动传感器)的位置。

因此，一个实施方式公开一种确定电梯***中的至少一个摆动传感器的位置以在第一边界位置和第二边界位置之间感测电梯绳索的横向运动的方法，该方法包括：用电梯***的模型对电梯***的运行进行仿真，以生成由运行导致的电梯绳索的实际形状；确定至少一个摆动位置，使得电梯绳索的实际形状与电梯绳索的估计形状之间的误差最小，其中，电梯绳索的所述估计形状是通过第一边界位置、第二边界位置和摆动位置的插值来确定的；以及确定摆动传感器的位置，使得摆动传感器在所述摆动位置处感测电梯绳索的横向运动。

另一实施方式公开一种确定电梯***中的摆动位置以在第一边界位置和第二边界位置之间感测电梯绳索的横向运动的***，该***包括：处理器，该处理器被配置为用电梯***的模型对电梯***的运行进行仿真，以生成由运行导致的电梯绳索的实际形状，并且确定所述摆动位置，使得电梯绳索的实际形状与电梯绳索的估计形状之间的误差最小，其中，电梯绳索的所述估计形状是通过第一边界位置、第二边界位置和所述摆动位置的插值来确定的。

在各种实施方式中，针对不同的干扰条件重复仿真操作，以生成摆动位置集合。在那些实施方式中，可基于所述摆动位置集合确定所述摆动位置。例如，一个实施方式对所述摆动位置集合中的位置取平均以生成待感测的摆动位置。另外地或另选地，可使用所述摆动位置集合或子集合来确定多个摆动传感器的位置。

一个实施方式迭代地确定摆动位置集合直至电梯绳索的实际形状与电梯绳索的所述估计形状之间的误差小于阈值为止。此实施方式通过第一位置、第二位置和所述摆动位置集合中的位置的插值来确定电梯绳索的所述估计形状。

例如，此实施方式的一个变型确定使所述误差最小的一个摆动位置(即，所述摆动位置集合的大小为一)。如果即使在最优化之后，所述误差大于所述阈值，则所述扫掠位置集合的大小增加(例如，增加一)，并且再次优化所述误差以确定所述摆动位置集合(例如，两个摆动位置)。迭代地重复所述最优化直至所述摆动位置集合包括最大数量的位置为止或者直至所述误差变得小于预定阈值为止。

一些实施方式基于所述误差在约束下的非线性最优化来确定摆动位置。例如，一个实施方式在电梯绳索的实际形状上选择摆动位置的初始集合，并且针对所述初始集合中的各个位置，确定电梯绳索的实际形状与针对所述初始集合中的各个位置分别确定的电梯绳索的估计形状之间的误差。选择与最小误差对应的位置作为摆动位置。

另一实施方式用公式表示(formulate)仿真时间、所述第一边界位置和所述第二边界位置之间的所述电梯绳索的长度、所述误差以及干扰条件函数的成本函数，并且确定摆动位置，使得所述成本函数的结果最小。

本发明的另一实施方式公开一种确定电梯***运行期间电梯绳索的摆动的方法。所述方法包括获取电梯***运行期间电梯绳索的运动的至少一个测量值，并基于所述运动的测量值基于电梯绳索的边界之间的插值确定连接电梯轿厢和绳轮的电梯绳索的摆动。

可选地，此实施方式可包括基于所述运动的测量值和电梯***的模型对电梯绳索的摆动进行近似。例如，所述测量值可以是摆动位置处的电梯绳索的运动的摆动测量值，所述确定步骤可包括基于边界测量值和摆动测量值利用插值确定摆动。在一些变型中，边界测量值包括第一边界测量值和第二边界测量值，所述方法还可包括从第一边界传感器接收第一边界测量值；以及基于第一边界测量值确定第二边界测量值。

各种实施方式可使用不同的方法来确定所述运动的测量值。例如，一个实施方式可基于一个位置处的运动的感测来确定该位置处的运动的测量值。另一实施方式可基于一个位置处的运动的感测确定另一位置处的运动的测量值。例如，一个实施方式可基于先前测量值近似所述测量值，并且可选地，可使用边界测量值、先前边界测量值和电梯***的模型中的至少一个。

一些实施方式可基于边界测量值和摆动测量值或者基于电梯***的模型通过近似来对电梯绳索的摆动进行插值。一个实施方式可基于由相对于电梯井水平设置的多个摆动传感器进行的运动的感测来确定一个位置处的运动的测量值。

另一实施方式可利用测量值作为初始条件基于电梯***的模型对电梯绳索的摆动进行近似。例如，所述模型可由常微分方程(ODE)定义，并且可从初始条件开始求解ODE。替代实施方式通过偏微分方程(PDE)定义模型，并且从初始条件开始求解PDE。

本发明的另一实施方式公开一种确定电梯***中连接电梯轿厢和绳轮的电梯绳索的摆动的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品修改处理器。所述计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括由其具体实现的计算机可用程序代码，其中，由所述处理器执行的所述程序代码基于一个位置处的电梯绳索的运动的测量值以及选自电梯***模型和电梯绳索的边界之间的插值的辅助信息来确定电梯绳索的摆动。

本发明的另一实施方式公开一种确定电梯***运行期间电梯绳索的摆动的计算机***，该计算机***包括处理器，该处理器被配置为：确定第一边界位置和第二边界位置处的电梯绳索的运动的边界测量值；确定摆动位置处的电梯绳索的运动的摆动测量值；在第一时刻，基于边界测量值和摆动测量值通过插值确定电梯绳索的摆动；在第二时刻，基于边界测量值、摆动测量值和电梯***模型通过近似确定电梯绳索的摆动。

附图说明

图1是本发明的实施方式在其中操作的示例电梯***的示意图。

图2是根据本发明的实施方式的电梯***的模型的示意图。

图3是根据本发明的实施方式的确定至少一个摆动传感器的位置的方法的框图。

图4A是根据本发明的实施方式的确定一组摆动传感器的数量和位置的方法的框图。

图4B是传感器在电梯井内的水平设置的示意图。

图4C是用于在电梯井内水平设置传感器的方法的框图。

图5是根据绳索长度的电梯绳索的横向振动的曲线图。

图6是根据绳索长度的电梯绳索的横向振动的曲线图。

图7是根据本发明的一些实施方式的在电梯***运行期间确定电梯绳索的摆动的方法的框图。

图8是根据本发明的一个实施方式的确定电梯绳索的实际摆动的***和方法的框图。

图9是根据本发明的另一实施方式的确定电梯绳索的实际摆动的方法的框图。

图10是根据本发明的一些实施方式的图9的近似方法的实现的流程图。

图11是根据本发明的一些实施方式的图9的近似方法的实现的流程图。

图12是确定电梯绳索的不同点处的运动的框图。

图13是根据本发明的一些实施方式的摆动传感器的不同设置的示意图。

图14是根据本发明的一些实施方式的摆动传感器的不同设置的示意图。

图15是根据本发明的一些实施方式的摆动传感器的不同设置的示意图。

图16是根据本发明的一些实施方式的摆动传感器的不同设置的示意图。

具体实施方式

图1示出根据本发明的一个实施方式的示例电梯***100。该电梯***包括电梯轿厢12，该电梯轿厢12通过至少一条电梯绳索连接到电梯***的不同部件。例如，电梯轿厢和配重14通过主绳索16-17以及补偿绳18彼此附接。如本领域已知的，电梯轿厢12可包括轿顶30和安全钳下楔(safety plank)33。用于使电梯轿厢12和配重14穿过电梯井22移动的绳轮20可位于电梯井22的顶部(或底部)的机房(未示出)中。电梯***还可包括补偿绳轮23。电梯井22包括前壁29、后壁31以及一对侧壁32。

电梯轿厢和配重可具有重心，所述重心被定义为在x、y和z方向上绕该点的力矩的总和等于零的点。换言之，轿厢12或配重14理论上可被支撑于重心(x,y,z)的点处并平衡，这是因为围绕该点的所有力矩均被抵消。主绳索16-17通常在轿厢的重心的坐标所投影的点处附接到电梯轿厢12的轿顶30。主绳索16-17类似地在配重14的重心的坐标所投影的点处附接到配重14的顶部。

在电梯***运行期间，***的不同部件经受内部和外部干扰(例如，风力)，从而导致部件的横向运动。部件的这种横向运动会导致需要测量的电梯绳索的摆动。因此，一组传感器被布置在电梯***中以确定电梯绳索的横向摆动。

所述一组传感器可包括边界传感器111和112以及至少一个摆动传感器120。例如，第一边界传感器111被配置为测量电梯轿厢的横向运动的第一边界位置，第二边界传感器112被配置为测量绳轮的横向运动的第二边界位置，摆动传感器120被配置为感测在与摆动传感器的位置关联的摆动位置处电梯绳索的横向摆动。

例如，第一边界传感器的位置与第一边界位置一致，第二边界传感器的位置与第二边界位置一致，摆动边界传感器的位置与摆动位置一致。然而，在各种实施方式中，传感器可被布置在不同的位置，使得第一位置、第二位置和摆动位置被正确地感测和/或测量。传感器的实际位置可取决于使用的传感器的类型。例如，边界传感器可以是线性位置传感器，摆动传感器可以是任何运动传感器(例如，光束传感器)。

在电梯***运行期间，确定第一边界、第二边界和摆动位置并将其发送(130)给摆动测量单元140。摆动测量单元通过(例如)对第一位置、第二位置和摆动位置进行插值来确定电梯绳索的摆动150。各种实施方式使用不同的插值技术，例如曲线拟合或B样条插值。

在一个实施方式中，移除边界传感器，仅使用摆动传感器来确定绳索相对于绳索的中性位置(与初始绳索配置，即，无绳索摆动对应)的摆动。

确定摆动传感器的位置

本发明的实施方式基于这样的认识：可利用电梯***的模型来对电梯***的运行进行仿真，以确定由运行引起的电梯绳索的实际摆动的仿真。所述实施方式源于另一认识：可通过利用电梯井中被配置为由传感器感测的点的位置之间的插值确定电梯绳索的估计的摆动并将电梯绳索的估计的摆动与电梯绳索的实际摆动的仿真进行比较来测试用于感测摆动的传感器的位置。可使用使具有横向摆动的绳索的估计的摆动与实际摆动之间的误差最优化的点来在电梯***中对传感器进行定位。

图2示出电梯***100的模型200的示例。基于电梯***的参数确定模型200。可使用本领域已知的各种***来用电梯***的模型对电梯***的运行进行仿真，以生成由运行导致的电梯绳索的实际摆动230。

电梯***的运行的仿真还可生成第一边界位置211和第二边界位置212，这是因为可基于干扰条件确定电梯***的部件(例如，电梯轿厢和绳轮)的横向运动。然而，需要确定用于在摆动位置220处感测运动的摆动传感器的最优设置。

一个实施方式基于牛顿第二定律来执行建模。例如，电梯绳索被建模为弦(string)，电梯轿厢和配重分别被建模为刚体230和250。通过以下偏微分方程来确定电梯***的模型：

$\mathrm{\ρ}(\frac{{\∂}^2}{\∂t^2}+v^2\frac{{\∂}^2}{\∂y^2}+2v\left(t\right)\frac{\∂}{\∂y\∂t}+a\frac{\∂}{\∂y})u(y,t)-\frac{\∂}{\∂y}T\left(y\right)\frac{\∂u(y,t)}{\∂y}+c\left(y\right)(\frac{\∂}{\∂t}+v\left(t\right)\frac{\∂}{\∂y})u(y,t)=0,---\left(1\right)$

其中，是函数s(.)关于其变量V的i阶导数，t是时间，y是(例如)惯性坐标系中的垂直坐标，u是绳索沿着x轴的横向位移，ρ是每单位长度绳索的质量，T是根据电梯绳索的类型(即，主绳索、补偿绳)而变化的电梯绳索的张力，c是每单位长度电梯绳索的阻尼系数，v是电梯/绳索速度，a是电梯/绳索加速度。

u(0,t)＝f₁(t)

在两个边界条件u(l(t),t)＝f₂(t)下，并且f₁(t)是由第一边界传感器111测量的第一边界位置，f₂(t)是由第二边界传感器112测量的第二边界位置，l(t)是第一边界传感器和第二边界传感器之间的电梯绳索17的长度。

例如，可根据T＝(m_e+ρ(L(t)-y))(g+a(t))+0.5m_csg确定电梯绳索的张力，其中m_e、m_cs分别为电梯轿厢和绳轮240的质量，g是重力加速度，即，g＝9.8m/s²。

在一个实施方式中，使偏微分方程(1)离散以获得基于以下常微分方程(ODE)的模型：

$M\stackrel{\·\·}{q}+(C+G)\stackrel{\·}{q}+(K+H)q=F\left(t\right),---\left(2\right)$

其中，q＝[q1,...,qN]是拉格朗日坐标矢量，是拉格朗日坐标矢量关于时间的第一导数和第二导数。N是振动模式的数量。拉格朗日变矢量q通过下式定义横向位移u(y,t)：

$\begin{array}{c}u(y,t)={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{j=N}{q}_j\left(t\right){\mathrm{\ψ}}_j(y,t)+\frac{l-y}{l}{f}_1\left(t\right)+\frac{y}{l}{f}_2\left(t\right)\\ {\mathrm{\ψ}}_j(y,t)=\frac{{\mathrm{\φ}}_j\left(\mathrm{\ξ}\right)}{\sqrt{l\left(t\right)}}\end{array}$

其中，φ_j(ξ)是无因次变量ξ＝y/l的第j摆动函数。

在方程(2)中，M是惯性矩阵，(C+G)通过组合离心矩阵和科里奥利(Coriolis)矩阵构造而成，(K+H)是刚度矩阵，F(t)是外力矢量。这些矩阵的元素和矢量由下式给出：

$\begin{array}{c}{M}_{\mathrm{ij}}=\mathrm{\ρ}{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{ij}}\\ K_{\mathrm{ij}}=\frac{1}{4}{\mathrm{\ρl}}^{-2}{\stackrel{\·}{l}}^2{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{ij}}-{\mathrm{\ρl}}^{-2}{\stackrel{\·}{l}}^2{\∫}_0^1{(1-\mathrm{\ξ})}^2{\mathrm{\φ}}_i^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right){\mathrm{\φ}}_j^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{d\ξ}+{\mathrm{\ρl}}^{-1}(g+\stackrel{\·\·}{l}){\∫}_0^1(1-\mathrm{\ξ}){\mathrm{\φ}}_i^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right){\mathrm{\φ}}_j^{\′}\mathrm{d\ξ}+\\ m_e{l}^{-2}(g+\stackrel{\·\·}{l}){\∫}_0^1{\mathrm{\φ}}_i^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right){\mathrm{\φ}}_j^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{d\ξ}+\frac{1}{2}{M}_{\mathrm{cs}}{\mathrm{gl}}^{-2}{\∫}_0^1{\mathrm{\φ}}_i^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right){\mathrm{\φ}}_j^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{d\ξ}\\ H_{\mathrm{ij}}=\mathrm{\ρ}(l^{-2}{\stackrel{\·}{l}}^2-l^{-1}\stackrel{\·\·}{l})(\frac{1}{2}{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{ij}}-{\∫}_0^1(1-\mathrm{\ξ}){\mathrm{\φ}}_i\left(\mathrm{\ξ}\right){\mathrm{\φ}}_j^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{d\ξ})-c_p\stackrel{\·}{l}{l}^{-1}({\∫}_0^1{\mathrm{\φ}}_i\left(\mathrm{\ξ}\right){\mathrm{\φ}}_j^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{d\ξ}+{0.5\mathrm{\δ}}_{\mathrm{ij}})\\ G_{\mathrm{ij}}={\mathrm{\ρl}}^{-1}\stackrel{\·}{l}(2{\∫}_0^1(1-\mathrm{\ξ}){\mathrm{\φ}}_i\left(\mathrm{\ξ}\right){\mathrm{\φ}}_j^{\′}\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{d\ξ}-{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{ij}})\\ C_{\mathrm{ij}}=c_p{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{ij}}\\ F_i\left(t\right)=-l\sqrt{l}({\mathrm{\ρs}}_1\left(t\right)+c_p{s}_4\left(t\right)){\∫}_0^1{\mathrm{\φ}}_i\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{\ξd\ξ}+\sqrt{l}(s_5\left(t\right)-{\mathrm{\ρf}}_1^{\left(2\right)}\left(t\right)){\∫}_0^1{\mathrm{\φ}}_i\left(\mathrm{\ξ}\right)\mathrm{d\ξ}\\ s_5\left(t\right)=-2\mathrm{\υ}{\mathrm{\ρs}}_2\left(t\right)-g\left(t\right)s_3\left(t\right)-c_p{\∫}_1^{\left(2\right)}\left(t\right)\\ s_1\left(t\right)=\frac{l\stackrel{\·\·}{l}-2{\stackrel{\·}{l}}^2}{l^3}{f}_1\left(t\right)+\frac{\stackrel{\·}{l}}{l^2}{\stackrel{\·}{f}}_1\left(t\right)+\frac{\stackrel{\·}{l}}{l^2}{\stackrel{\·}{f}}_1\left(t\right)+\frac{1}{l^4}(l^3{f}_2^{\left(2\right)}\left(t\right)-f_2\left(t\right)l^2{l}^{\left(2\right)}+2l{\stackrel{\·}{l}}^2{f}_2\left(t\right)-2l^2\stackrel{\·}{l}{\stackrel{\·}{f}}_2\left(t\right))-\frac{{\stackrel{\·\·}{f}}_1\left(t\right)}{l}\\ s_2\left(t\right)=\frac{\stackrel{\·}{l}}{l^2}{f}_1\left(t\right)-\frac{{\stackrel{\·}{f}}_1}{l}+\frac{{\stackrel{\·}{f}}_2}{l}-f_2\frac{\stackrel{\·}{l}}{l_2}\\ s_3\left(t\right)=\frac{f_2\left(t\right)-f_1\left(t\right)}{l}\\ s_4\left(t\right)=\frac{\stackrel{\·}{l}}{l^2}{f}_1\left(t\right)-\frac{{\stackrel{\·}{f}}_1}{l}+\frac{{\stackrel{\·}{f}}_{2}l-f_2\stackrel{\·}{l}}{l^2}\\ {\mathrm{\φ}}_i\left(\mathrm{\ξ}\right)=\sqrt{2}\sin \left(\mathrm{\πi\ξ}\right),{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{ij}}\left(\mathrm{kronecker\; delta}\right)\end{array}$

其中是函数s关于其变量的第一导数，记号s⁽²⁾(.)是函数s关于其变量的第二导数，是函数s关于其变量v在区间[v₀,v_f]上的积分。Kronecker delta(克罗内克符号)是两个变量的函数，如果这两个变量相等则其为1，否则为0。

由方程(1)和方程(2)给出的***模型是***模型的两个示例。代替弦理论，本发明的实施方式可使用基于不同理论(例如，梁理论)的其它模型。

图3示出根据本发明的实施方式的确定用于在摆动位置处感测电梯绳索的横向运动的至少一个摆动传感器的位置以方便电梯绳索的横向摆动的测量的方法的框图。所述方法利用本领域已知的处理器(例如，处理器300)来实现。

用电梯***的模型对电梯***的运行进行的仿真310生成在电梯***运行期间导致的电梯绳索的实际摆动315。另外，所述仿真生成边界位置320，即，第一边界位置和第二边界位置。初始地确定摆动位置330，通过边界位置和摆动位置的插值确定估计的摆动345。如果电梯绳索的实际摆动315与电梯绳索的估计的摆动345之间的误差350不是最优355，则重复确定摆动位置直至误差最小360为止。在一个实施方式中，当误差小于阈值365时误差最小。

在确定使误差最优化的至少一个摆动位置之后，确定摆动传感器的位置370，使得摆动传感器在摆动位置处感测电梯绳索的横向运动。

一个实施方式迭代地确定摆动位置集合直至电梯绳索的实际摆动与电梯绳索的估计的摆动之间的误差小于阈值为止。此实施方式通过第一位置、第二位置以及摆动位置集合中的位置的插值来确定电梯绳索的估计的摆动。还可仅通过摆动位置集合的插值来确定相对绳索摆动。

例如，此实施方式的一个变型确定使误差最优化的一个摆动位置(即，摆动位置集合的大小为一)。如果在最优化之后，误差大于阈值，则摆动位置集合的大小增加(例如，增加一)，并且利用更新的摆动位置集合(例如，两个摆动位置)来确定误差。迭代地重复最优化，直至摆动位置集合包括最大数量的位置或者直至误差变得小于阈值为止。

图4A示出根据本发明的另一实施方式的确定一组摆动传感器的数量和位置的方法400的框图。所述方法的输入是干扰条件的集合411以及摆动位置的初始数量N(0)和初始设定P(0)412。

例如，干扰条件的集合包括两个干扰函数f₁(t)和f₂(t)。摆动传感器的初始数量的示例为一，摆动传感器的初始设置的示例为L/2，其中，L是电梯绳索230的长度235。

所述方法对电梯***随时间T的ODE模型420进行仿真。模型的所述仿真生成电梯绳索随时间的实际摆动430的仿真(即，绳索摆动u(y,t))。

插值步骤425对边界传感器sb₁、sb₂的测量值413以及摆动传感器的测量值415进行插值，以生成绳索摆动的估计的(“^”)摆动435。所述插值可以是B样条插值。所述插值还可在没有边界传感器测量值413的情况下进行以估计相对绳索摆动。

使用仿真的实际摆动u(y,t)和估计的摆动来评价440由下式定义的误差成本函数：

$E={\∫}_0^T\underset{0}{\overset{l\left(t\right)}{\∫}}{(u(y,t)-\stackrel{\mathrm{\Λ}}{u}(y,t))}^2\mathrm{dydt}---\left(3\right)$

其中，T是仿真的时间周期。

一些实施方式基于误差在约束下的非线性最优化来确定摆动位置。例如，一个实施方式在电梯绳索的实际摆动上选择初始摆动位置集合，并且针对初始集合中的各个位置确定电梯绳索的实际摆动与针对初始集合中的各个位置分别确定的电梯绳索的估计的摆动之间的误差。与最小误差对应的位置被选为摆动位置。

另一实施方式使用约束下的非线性最优化算法以使由方程(3)给出的估计误差最小。该实施方式用公式表示仿真时间、第一边界传感器和第二边界传感器之间的电梯绳索的长度、误差和干扰条件函数的成本函数450，并确定摆动位置使得成本函数的结果最小。例如，成本函数为

${\mathrm{Min}}_{(y_1,...,y_N)}{\∫}_0^T\underset{0}{\overset{l\left(t\right)}{\∫}}{(u(y,t)-\stackrel{\mathrm{\Λ}}{u}(y,t))}^2\mathrm{dydt}---\left(4\right)$

约束为

$y_i\∈[0,l\left(t\right)],\∀i\∈\{1,...,N\}$

其中，Min_(v1,…vn)C(v₁，...，v_N)表示成本函数C关于变量的矢量(v₁,…,v_N)的最小值。

最优化步骤450生成最优误差E以及关联的摆动位置和摆动传感器的设置P 460。将误差E与阈值Ths进行比较480。如果误差小于阈值，则选择490摆动位置以及与所述摆动位置关联的摆动传感器的设置P 460。如果误差大于阈值，则所述方法向摆动位置集合中增加470又一个摆动位置，重置初始位置并迭代地重复所述方法，直至摆动位置集合包括最大数量的位置为止或者直至误差变得小于阈值为止。

确定摆动传感器的位置的水平分量

在一些实施方式中，摆动传感器被配置为在平面内感测绳索的运动。因此，仅确定摆动传感器的位置的一个坐标(例如，垂直坐标)。在此实施方式的一个变型中，使用在线内感测运动的分立传感器的阵列来对平面内的感测进行仿真。然而，一些其它实施方式限制分立传感器的数量。因此，在那些实施方式中，确定摆动传感器的位置的第二坐标(例如，水平坐标)。

图4B-C示出确定摆动传感器的水平坐标的实施方式的示例，所述摆动传感器的垂直坐标通过方法400确定。此实施方式基于这样的认识：摆动传感器的数量可被限制为仅当至少一部分绳索由于绳索的摆动而进入危险区492时才感测运动的那些分立传感器。危险区的示例是靠近电梯井的墙壁475的区，其可由距墙壁的距离来定义。

例如，利用***的模型200对电梯绳索的摆动进行仿真310，以确定在仿真时间期间绳索的摆动的振幅493。如果振幅493指示494绳索进入危险区492，则确定496感测线的分立摆动传感器的位置，使得通过方法400提供垂直坐标495并且水平坐标491对应于该垂直坐标处的摆动494。在此实施方式的一个变型中，利用方法499确定与危险区492中的绳索运动的各种感测497对应的摆动区498，并且将分立摆动传感器均匀地设置在摆动区中。

图5从根据线缆长度的横向振动方面示出电梯绳索的摆动的曲线图。在仿真期间确定电梯绳索510的实际摆动。针对不同的摆动位置确定估计的摆动520和530。可从该曲线图看出，与实际摆动和估计的摆动530之间的误差相比，实际摆动和估计的摆动520之间的误差更小(即，更优)。因此，使用导致估计的摆动520的摆动位置来确定摆动传感器的位置。

图6示出电梯绳索610的估计形状的曲线图以及在仿真期间按照T＝100/8[sec]的时间长度确定的电梯绳索的实际形状620的曲线图。可从图6看出，估计形状类似于电梯绳索的实际形状。

因此，本发明的一些实施方式允许优化一个或多个摆动传感器的位置。另外，一些实施方式允许使确定在电梯***运行期间电梯绳索的摆动所需的摆动传感器的数量最小。

摆动估计

摆动传感器被设置在电梯***(例如***100)的电梯井中，以在摆动位置处感测电梯绳索的横向摆动。使用电梯绳索的横向摆动的感测来确定在电梯***运行期间电梯绳索的摆动。在一个实施方式中，摆动传感器被设置为感测通过本发明的上述实施方式确定的摆动位置。在另一实施方式中，摆动位置是任意的。另外地或另选地，在一个实施方式中，设置一组摆动传感器以感测(例如)沿着电梯绳索的长度垂直布置或者(例如)垂直于电梯井水平布置的一组摆动位置。

图7示出依据本发明的一些实施方式的确定在电梯***运行期间电梯绳索的摆动的方法。该电梯***可包括设置在电梯井中的至少一个摆动传感器以及分别设置在(例如)绳轮处和电梯轿厢处的第一边界传感器和第二边界传感器。这种电梯***的示例示出于图1中。

两个边界传感器可实时地测量绳轮的横向运动的位移f₁(t)和轿厢的横向运动的位移f₂(t)。摆动传感器可在不同的时刻在摆动位置处测量电梯绳索的运动。

第二边界传感器是可选的，在替代实施方式中被移除。在那些实施方式中，仅一个边界传感器被设置在绳索顶部附近(例如，绳轮处)，并用于测量边界信号f₁(t)。另一边界处的位移f₂(t)是从测量值f₁(t)来确定的。例如，可根据下式确定位移f₂(t)：

$f_2\left(t\right)=f_1\left(t\right)\sin \left(\frac{\mathrm{\π}(H-y)}{2\mathrm{\π}}\right),y\∈[1,H],$

其中H是电梯井的高度，y是第二边界测量值被确定的位置。位置y是可基于电梯轿厢在电梯井的位置来确定的。

当摆动传感器在摆动位置处感测到运动710时，通过基于从边界传感器750接收的边界测量值750以及从摆动传感器接收的摆动测量值760的插值720来确定电梯绳索的摆动740。然而，当摆动传感器没有感测到横向运动时，通过基于边界测量值750和摆动传感器760的先前摆动测量值的近似730来确定电梯绳索的摆动740。在一些实施方式中，在电梯***运行的同时连续确定电梯绳索的摆动。

因此，本发明的一些实施方式允许即使摆动传感器没有感测到横向运动也能确定电梯绳索的摆动。因此，所述实施方式允许电梯***中使用的摆动传感器的数量最小或最优。

图8示出根据一个实施方式的确定电梯绳索的实际摆动的***和方法的框图。所述***和方法利用本领域已知的处理器来实现。在此实施方式中，边界传感器在电梯***运行的所有时刻(例如，在第一时刻t 810以及在第二时刻t+Δt 815)在边界位置处感测横向运动。然而，摆动传感器在第一时刻t在摆动位置处感测的横向运动，但在第二时刻t+Δt不感测横向运动。

在第一时刻t，通过边界传感器820和摆动传感器825的测量值的插值840来确定摆动绳索845的摆动。在第二时刻t+Δt，摆动传感器的摆动测量值被近似835。所述近似835使用了摆动传感器在时刻t的先前摆动测量值825。在各种实施方式中，所述近似835还使用边界传感器在第一时刻t的先前测量值、边界传感器在第二时刻t+Δt的测量值以及电梯***的模型850中的一个或组合。在摆动传感器的摆动测量值被近似之后，如上所述通过插值确定摆动绳索的实际摆动。

因此，本发明的各种实施方式基于在至少一个位置(例如，摆动位置或边界位置)的电梯绳索运动的测量值以及选自***模型、在边界位置处感测到的运动和在摆动位置处感测到的位置的辅助信息来确定在电梯***运行期间电梯绳索的摆动。

在图9所示的另一实施方式中，考虑在时刻t(i)电梯***的状态910，接收920摆动传感器的测量值，并且如果至少一个摆动传感器检测到921电梯绳索的运动，则基于插值估计绳索的摆动。插值920可仅使用感测到的摆动位置的运动来近似未感测到运动的摆动传感器的其它摆动位置。例如，根据下式确定在时刻t(i)电梯绳索的摆动：

u(y,t(i))，对于所有y∈[0,l(t(i))]，

其中，y是惯性坐标系内的垂直坐标，u是绳索沿着x轴的横向位移，l是两个边界位置之间的电梯绳索的长度。

如果摆动传感器均没有检测到922电梯绳索的运动，则基于电梯***的模型910近似930电梯绳索的摆动。模型使用摆动传感器的最新可用测量值作为初始条件。在电梯***的正常服务期间重复940相同的操作。本发明的各种实施方式使用不同的电梯***模型和近似方法。

图10示出根据本发明的一个实施方式的近似方法的实现的流程图。在至少一个摆动传感器检测运动的两个时刻t(i)和t(i+1)之间分析电梯***的状态。对于两个时刻t(i)和t(i+1)之间的所有时刻t，没有摆动传感器检测到运动。在1010，在时间区间[t(i),t(i+1)]期间，用公式表示具有电梯***的N个假设的模式的集合的ODE模型。ODE模型的示例由方程(2)给出。在步骤1020，使用电梯绳索在时刻t(i)的运动的最近可用测量值来确定沿着电梯绳索的长度的N个不同点y(j)(j＝1,…,N)处的摆动运动的N个不同的值。

在一个实施方式中，这N个点是可基于电梯绳索的先前摆动(例如，如图12所示，利用与(例如)沿着绳索长度1202均匀展布的N个点y(j)(j＝1,…,N)对应的N个摆动值u(y(j),l(t(i)))1201)来确定的。在另一实施方式中，N个点y(j)(j＝1,…,N)可沿着电梯绳索的长度随机选择。

在1030，使用N个不同的值与边界传感器在时刻t(i)的测量值一起求解由下式给出的线性代数系：

$\begin{array}{c}Q={\mathrm{\ψ}}^{-1}(U-V),{\mathrm{\ψ}}_{\mathrm{\α},\mathrm{\β}}=\sqrt{2}\sin (\mathrm{\π\βy}\left(\mathrm{\α}\right)/l\left(t\left(i\right)\right))/l\left(t\left(i\right)\right)\\ U={[u(y\left(1\right),l\left(t\left(i\right)\right)),...,u(y\left(N\right),l\left(t\left(i\right)\right))]}^T\\ V={[\frac{l\left(t\left(i\right)\right)-y\left(1\right)}{l\left(t\left(i\right)\right)}{f}_1\left(t\left(i\right)\right)+\frac{y\left(1\right)}{l\left(t\left(i\right)\right)}{f}_2\left(t\left(i\right)\right),...,\frac{l\left(t\left(i\right)\right)-y\left(N\right)}{l\left(t\left(i\right)\right)}{f}_1\left(t\left(i\right)\right)+\frac{y\left(N\right)}{l\left(t\left(i\right)\right)}{f}_2\left(t\left(i\right)\right)]}^T\\ Q={[q_1\left(t\left(i\right)\right),...,q_N\left(t\left(i\right)\right)]}^T\end{array},---\left(5\right)$

其中所有变量在方程(2)中定义。

线性代数系的解是时刻t(i)的拉格朗日坐标矢量Q＝[q₁(t(i)),...,q_N(t(i))]^T。在步骤1040，使用时刻t(i)的拉格朗日坐标矢量作为初始条件来求解电梯***的ODE模型。利用边界传感器的测量值f₁(t),f₂(t)从初始条件Q开始求解方程(2)的ODE模型。电梯***的ODE模型的解生成在区间[t(i),t(ix+1)]中的所有时刻t的电梯绳索的摆动u(y,t)的近似1050。

图11示出本发明的另一实施方式。在至少一个摆动传感器检测运动的两个时刻t(i)和t(i+1)之间分析电梯***的状态。对于两个时刻t(i)和t(i+1)之间的所有时刻t，没有摆动传感器检测到运动。在步骤1110，在时间区间[t(i),t(i+1)]期间，用公式表示电梯***的偏微分方程(PDE)模型。PDE模型的示例由方程(1)给出。

在步骤1120，根据下式使用时刻t(i)的电梯绳索的运动的当前测量值来确定PDE模型的初始条件：

$u(y,t\left(i\right)),\stackrel{\·}{u}(y,t\left(i\right)).---\left(6\right)$

在步骤1130，边界传感器的实时测量值根据下式用作PDE模型的边界条件：

u(0,t)＝f₁(t)

u(l(t),t)＝f₂(t),t∈]t(i),t(i+1)[  (7)

在步骤1140，利用初始条件和边界条件求解PDE模型以生成在区间[t(i),t(i+1)]中的所有时刻t电梯绳索的摆动u(y,t)u(y,t)的近似1150。

图13-16示出根据一些实施方式的摆动传感器的不同设置。在一个实施方式中，如图13所示，垂直地设置一组摆动传感器1302以感测沿着电梯井的长度(由轴线Y1310示意性地指示)的一组独立的摆动位置。此实施方式还可包括用于确定边界测量值的边界传感器1301。

在另一实施方式中，如图14所示，将摆动传感器水平地设置在电梯井1410中的不同的依赖位置(dependent positions)1402。第一边界传感器和第二边界传感器分别被设置在例如绳轮处和电梯轿厢处1401。在此实施方式中，当摆动传感器之一检测到电梯绳索的运动时，通过对各个时刻的摆动传感器测量值和边界传感器测量值进行插值来估计电梯绳索的摆动。在此实施方式中，仅基于摆动传感器测量值和边界传感器测量值来估计绳索摆动，而不使用模型。

在图15的另一实施方式中，第一边界传感器和第二边界传感器1501分别被设置在例如绳轮240处和电梯轿厢230处，利用边界传感器测量值1501基于电梯***的模型1503确定电梯绳索的摆动1502。在此实施方式中，仅基于边界传感器测量值和***模型来估计绳索摆动，而不使用摆动传感器。

在图16的另一实施方式中，将摆动传感器水平地设置在电梯井1606中的不同的依赖位置1604。在此实施方式中，当摆动传感器之一检测到电梯绳索的运动时，通过对各个时刻的摆动传感器测量值进行插值来估计电梯绳索的摆动。在此实施方式中，仅基于摆动传感器测量值来估计绳索摆动，而不使用边界传感器(例如，边界传感器的测量值被确定为零)，并且不使用模型。此实施方式中估计的绳索摆动是相对的绳索摆动(相对于中性线1605)。

本发明的上述实施方式可按照众多方式中的任一种来实现。例如，所述实施方式可利用硬件、软件或其组合来实现。当以软件来实现时，软件代码可在任何合适的处理器或处理器的集合(无论是设置在单个计算机中还是分布于多个计算机之间)上执行。这些处理器可被实现为集成电路，集成电路部件中具有一个或更多个处理器。但是，处理器可利用任何合适格式的电路来实现。

另外，应该理解，计算机可按照多种形式中的任一种来具体实现，例如机架式计算机、台式计算机、膝上型计算机、微型计算机或平板计算机。另外，计算机可具有一个或更多个输入和输出装置。这些装置可用于呈现用户接口等等。可用于提供用户接口的输出装置的示例包括用于输出的视觉呈现的打印机或显示屏幕以及用于输出的听觉呈现的扬声器或其它声音生成装置。可用于用户接口的输入装置的示例包括键盘和指点装置(例如，鼠标、触摸板和数字化输入板)。又如，计算机可接收通过语音识别或其它可听格式的输入信息。

这些计算机可按照任何合适的形式通过一个或更多个网络互连，包括局域网或广域网(例如，企业网或互联网)。这些网络可基于任何合适的技术，并可根据任何合适的协议来操作，并且可包括无线网络、有线网络或光纤网络。

另外，本文中概述的各种方法或处理可被编码为软件，该软件可在采用各种操作***或平台中的任一个的一个或更多个处理器上执行。另外，这种软件可利用多种合适的编程语言和/或编程或脚本工具中的任一种来编写，并且还可被编译为在框架或虚拟机上执行的可执行机器语言代码或中间代码。例如，本发明的一些实施方式使用MATLAB-SIMULIMK。

在这一方面，本发明可被具体实现为计算机可读存储介质或多个计算机可读介质，例如计算机存储器、紧凑盘(CD)、光盘、数字视频盘(DVD)、磁带和闪存。另选地或另外地，本发明可被具体实现为计算机可读存储介质以外的计算机可读介质，例如传播信号。

本文中在一般意义上使用术语“程序”或“软件”来指代任何类型的计算机代码或计算机可执行指令集，其可被采用以将计算机或其它处理器编程为实现如上所述的本发明的各个方面。

计算机可执行指令可为许多形式，例如由一个或更多个计算机或其它装置执行的程序模块。通常，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构。通常，在各种实施方式中，程序模块的功能可根据需要组合或分布。

另外，本发明的实施方式可被具体实现为方法，所述方法的示例已提供。作为方法的一部分执行的行为可按照任何合适的方式排序。因此，实施方式可被构造为按照与图示顺序不同的顺序执行行为，这可包括即使一些行为在示意性实施方式中作为顺序行为示出，也同时执行所述行为。

权利要求书中使用诸如“第一”、“第二”的序数术语来修饰权利要求元素，其本身并不意味着任何优先级、先后次序或者一个权利要求元素优于另一权利要求元素的顺序、或者执行方法行为的时间顺序，而是仅仅用作标签以将拥有某一名称的一个权利要求元素与拥有同一名称(但没有使用序数术语)的另一元素区分开来以区分权利要求元素。

Claims (16)

1.一种确定电梯***中的至少一个摆动传感器的位置以在第一边界位置和第二边界位置之间感测电梯绳索的横向运动的方法，该方法包括以下步骤：

用所述电梯***的模型对所述电梯***的运行进行仿真，以生成由所述运行导致的所述电梯绳索的实际形状；

确定至少一个摆动位置，使得所述电梯绳索的所述实际形状与所述电梯绳索的估计形状之间的误差最小，其中，所述电梯绳索的所述估计形状是通过所述第一边界位置、所述第二边界位置和所述摆动位置的插值来确定的；以及

确定所述摆动传感器的位置，使得所述摆动传感器在所述摆动位置处感测所述电梯绳索的横向运动。

2.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤：

针对一组干扰条件重复对所述运行的仿真，以生成摆动位置集合；以及

基于所述摆动位置集合确定所述摆动位置。

3.根据权利要求2所述的方法，该方法还包括以下步骤：

对所述摆动位置集合中的位置取平均以生成所述摆动位置。

4.根据权利要求2所述的方法，该方法还包括以下步骤：

确定摆动传感器的位置以在所述摆动位置集合处感测所述电梯绳索的横向摆动。

5.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤：

迭代地确定摆动位置集合直至所述电梯绳索的所述实际形状与所述电梯绳索的所述估计形状之间的误差小于阈值为止，其中，所述电梯绳索的所述估计形状是通过所述第一边界位置、所述第二边界位置和所述摆动位置集合中的位置的插值来确定的。

6.根据权利要求5所述的方法，该方法还包括以下步骤：

如果所述误差大于所述阈值并且所述扫掠位置集合的大小小于所述摆动位置集合的最大大小，则增大所述扫掠位置集合的大小。

7.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤：

基于所述误差在约束下的非线性最优化来确定所述摆动位置。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述摆动位置的步骤包括：

在所述电梯绳索的所述实际形状上选择摆动位置的初始集合；

针对所述初始集合中的各个位置，确定所述电梯绳索的实际形状与针对所述初始集合中的各个位置分别确定的所述电梯绳索的所述估计形状之间的误差；以及

从所述初始集合中选择与最小误差对应的位置作为所述摆动位置。

9.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤：

用公式表示仿真时间、所述电梯绳索在所述第一边界位置和所述第二边界位置之间的长度、所述误差以及干扰条件函数的成本函数；以及

使所述成本函数最小化以确定所述摆动位置。

10.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤：

利用曲线拟合确定所述第一边界位置、所述第二边界位置和所述摆动位置之间的插值。

11.根据权利要求10所述的方法，该方法还包括以下步骤：

利用B样条插值确定所述插值。

12.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤：

布置第一边界传感器以测量电梯***中的电梯轿厢的横向运动的第一位置；

布置第二边界传感器以测量所述电梯***中的绳轮的横向运动的第二位置；

布置所述摆动传感器以在所述摆动位置处感测所述电梯绳索的横向摆动；以及

通过对所述第一位置、所述第二位置和所述摆动位置进行插值来确定在所述电梯***运行期间所述电梯绳索的摆动。

13.一种确定电梯***中的摆动位置以在第一边界位置和第二边界位置之间感测电梯绳索的横向运动的***，该***包括：

处理器，该处理器被配置为用所述电梯***的模型对所述电梯***的运行进行仿真，以生成由所述运行导致的所述电梯绳索的实际形状，并且确定所述摆动位置，使得所述电梯绳索的所述实际形状与所述电梯绳索的估计形状之间的误差最小，其中，所述电梯绳索的所述估计形状是通过所述第一边界位置、所述第二边界位置和所述摆动位置的插值来确定的。

14.根据权利要求13所述的***，其中，所述处理器被配置为迭代地确定摆动位置集合直至所述电梯绳索的所述实际形状与所述电梯绳索的所述估计形状之间的误差小于阈值为止，其中，所述电梯绳索的所述估计形状是通过所述第一边界位置、所述第二边界位置和所述摆动位置集合中的位置的插值来确定的。

15.根据权利要求13所述的***，其中，所述处理器被配置为使仿真时间、所述电梯绳索在所述第一边界位置和所述第二边界位置之间的长度、所述误差以及干扰条件函数的成本函数最小化以确定所述摆动位置。

16.根据权利要求13所述的***，其中，所述处理器被配置为利用B样条插值确定所述插值。