CN106219342B - 基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法 - Google Patents
基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106219342B CN106219342B CN201610692327.9A CN201610692327A CN106219342B CN 106219342 B CN106219342 B CN 106219342B CN 201610692327 A CN201610692327 A CN 201610692327A CN 106219342 B CN106219342 B CN 106219342B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- elevator
- failure
- frequency domain
- control system
- algorithm
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
- B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
- B66B5/0018—Devices monitoring the operating condition of the elevator system
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
- B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
- B66B5/0037—Performance analysers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
- B66B5/02—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators responsive to abnormal operating conditions
Landscapes
- Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)
- Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法，所述电梯自诊断及预诊断***包括传感器和电梯控制***，或包括变频器和电梯控制***，所述传感器与电梯控制***连接，所述变频器与电梯控制***连接，所述电梯控制***包括数据转换模块、数据融合模块、判断模块、异常分析模块、异常/故障消除模块和异常/故障信息发送模块。本发明大大降低了公司的人力成本，减少了电梯的停梯次数，提高了乘客的体验和电梯使用效率，同时由于提前诊断并解决了异常或故障，极大的提高了公司产品技术含量，提升了行业竞争力，有利于公司对电梯产品进行推广和品牌建立。
Description
技术领域
本发明涉及一种电梯自诊断及预诊断***和方法，尤其是一种基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法，属于电梯诊断技术领域。
背景技术
由于今年来IT技术的不断发展，计算机或处理器的运算能力越来越强，数据存储的空间和方式也在不断拓展，同时，由于信息的不断透明化，社会关注度的不断提高，现在对电梯***的安全性、稳定性等方面提出了更高的要求。而当前行业竞争的加剧，行业内技术水平的不断提高，我们也需要提出更高的电梯控制、优化技术来提升本公司的行业竞争力和核心竞争力。
然而，现有的大部分解决方案都是基于已发生的故障的自诊断或远程监控***，更优秀的有对已发生的部分故障进行自动修正的方案，或远程云端调整或技术指导，但几乎都是基于已发生的故障的解决方案。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述现有诊断技术的缺陷，提供了一种基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，该***大大降低了公司的人力成本，减少了电梯的停梯次数，提高了乘客的体验和电梯使用效率，同时由于提前诊断并解决了异常或故障，极大的提高了电梯产品的技术含量，提升了行业竞争力，有利于电梯产品进行推广和品牌建立。
本发明的另一目的在于提供一种基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法。
本发明的目的可以通过如下技术方案实现：
基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，包括传感器和电梯控制***，所述传感器与电梯控制***连接；
所述传感器，用于采集当前电梯的运行数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***包括：
数据转换模块，用于在接收到传感器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
数据融合模块，用于通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
判断模块，用于通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
异常分析模块，用于在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能。
作为一种实施方案，所述传感器集成在电梯控制***内，该传感器通过内部通信方式与电梯控制***连接；
或所述传感器外置于电梯控制***外，该传感器通过外部有线或无线通信方式与电梯控制***连接；
所述传感器通过与轿厢一起上下运动获取轿厢运行状态数据。
作为一种实施方案，所述传感器包括六轴陀螺仪和重量传感器，所述当前电梯的运行数据包括电梯轿厢的角速度数据、加速度数据和称重数据。
作为一种实施方案，所述电梯控制***还包括：
异常/故障消除模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
异常/故障信息发送模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
本发明的目的还可以通过如下技术方案实现：
基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，包括变频器和电梯控制***，所述变频器与电梯控制***连接；
所述变频器，用于获取当前电梯运行的变频或逻辑数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***包括：
数据转换模块，用于在接收到变频器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
数据融合模块，用于通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
判断模块，用于通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现故障的自诊断功能；
异常分析模块，用于在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能。
作为一种实施方案，所述变频器设置在电梯控制***内，该变频器通过内部总线方式与电梯控制***，获取电梯控制***的运行数据或底层状态数据。
作为一种实施方案，所述电梯控制***还包括：
异常/故障消除模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
异常/故障信息发送模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
本发明的另一目的可以通过如下技术方案实现：
基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，所述方法通过传感器和电梯控制***实现，包括：
所述传感器采集当前电梯的运行数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***在接收到传感器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
所述电梯控制***通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
所述电梯控制***通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
所述电梯控制***在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能。
作为一种实施方案，所述方法还包括：
所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
或所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
作为一种实施方案，所述时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，具体为：
通过基于拉普拉斯变换算法、傅里叶变换算法或小波包算法对数据进行时域到频域的转换；
所述通过智能融合算法将频域特征值或特征曲线进行融合，具体为：
通过D-S论证理论算法、聚类算法或神经网络算法进行运算，将频域特征值或特征曲线进行融合。
本发明的另一目的还可以通过如下技术方案实现：
基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，所述方法通过变频器和电梯控制***实现，包括：
所述变频器获取当前电梯运行的变频或逻辑数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***在接收到变频器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
所述电梯控制***通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
所述电梯控制***通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
所述电梯控制***在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能。
作为一种实施方案，所述方法还包括：
所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
或所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
作为一种实施方案，所述时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，具体为：
所述时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，具体为：
通过基于拉普拉斯变换算法、傅里叶变换算法或小波包算法对数据进行时域到频域的转换；
所述通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，具体为：
通过D-S论证理论算法、聚类算法或神经网络算法进行运算，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合；
所述分析异常是否有导致故障的风险，具体为：
当电梯上下运行时，在运行过程中检测到运行速度曲线的某个范围出现一个微小的脉冲，该脉冲超出允许的运行速度误差范围，则判断可能存在钢绳打滑的风险，提示维护人员注意，并在下一次维护时消除该潜在安全隐患。
本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：
1、本发明通过传感器采集当前电梯的运行数据，或通过变频器获取当前电梯运行的变频或逻辑数据，电梯控制***通过对日常电梯运行数据的不断自学习，精确优化电梯正常状态时的数据库，不需要大量的额外的数据存储空间，节省了成本；电梯控制***通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线，并通过智能融合算法将频域特征值或特征曲线进行融合，得到当前电梯运行状态的精确数据，根据当前电梯运行状态的精确数据，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能，在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能。
2、本发明的电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，立即调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障，或将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障，由于提前诊断并解决了异常或故障，极大的提高了电梯产品的技术含量，提升了行业竞争力，有利于电梯产品进行推广和品牌建立。
3、本发明通过分析基本的或微小的异常情况，可提前感知故障的发生，可以立即调整，或及时通知到相关人员或进行调整操作，具备更强的智能化；同时，由于是快速故障自诊断甚至是故障预诊断，所以在诊断到异常或故障后，电梯维保人员完全可以在每次例行维护时对电梯相关部件进行维护或更换等操作，大大降低了公司的人力成本，减少了电梯的停梯次数，提高了乘客的体验和电梯使用效率。
附图说明
图1为本发明实施例1的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***结构框图。
图2为本发明实施例2的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***结构框图。
图3为本发明实施例3的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法流程图。
图4为本发明实施例4的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法流程图。
图5为本发明实施例5的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1：
如图1所示，本实施例的电梯自诊断及预诊断***包括传感器和电梯控制***，所述传感器可以集成在电梯控制***内，或外置于电梯控制***外，本实施例将传感器外置于电梯控制***外，该传感器通过外部有线或无线通信方式与电梯控制***连接，通过与轿厢一起上下运动获取轿厢运行状态数据；其中：
所述传感器，用于采集当前电梯的运行数据，并将数据发送给电梯控制***；该传感器包括六轴陀螺仪和重量传感器，因此当前电梯的运行数据包括六轴陀螺仪采集的电梯轿厢角速度数据、加速度数据以及重量传感器采集的电梯轿厢称重数据。
所述电梯控制***包括数据转换模块、数据融合模块、判断模块、异常分析模块、异常/故障消除模块和异常/故障信息发送模块，各个模块的具体功能如下：
所述数据转换模块，用于在接收到传感器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；其中，时域-频域转换算法可以为基于拉普拉斯变换算法、傅里叶变换算法或小波包算法，这三种算法都是目前常用的时域-频域转换算法，通过代入公式即可实现时域到频域的转换，本实施例优选采用小波包算法，由于小波包算法具有自适应的特性，故电梯运行次数越多，所获取数据越多，小波包算法得出的数据越精确；
所述数据融合模块，用于通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；其中，智能融合算法可以为D-S论证理论算法、聚类算法或神经网络算法，优选采用神经网络算法；
所述判断模块，用于通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
对于六轴陀螺仪采集的角速度数据，在电梯运行过程中不断与正常数据对比分析，当检测到数据与正常数据不同或偏差较大时，将产生一个异常诊断，提示导轨可能存在不平整或磨损严重的情况；
对于六轴陀螺仪采集的加速度数据，将获得的速度曲线与正常速度曲线进行对比分析，当检测到某时段的速度数据异常，则产生异常诊断，提示电梯可能存在速度异常或抖动感加剧的情况；
对于重量传感器采集的称重数据，将运算后的称重曲线与正常曲线数据对比分析，若该曲线的某处存在数据异常，则产生一个异常，提示可能出现钢绳断裂或钢绳打滑的情况或电梯抖动加剧，需要对电梯进行调整或检修；
异常分析模块，用于在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能；
在本实施例中，分析异常是否有导致故障的风险，具体为：
当电梯上下运行时，在运行过程中检测到运行速度曲线的某个范围出现一个微小的脉冲，该脉冲超出允许的运行速度误差范围，则判断可能存在钢绳打滑的风险，提示维护人员注意，并在下一次维护时消除该潜在安全隐患。
异常/故障消除模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
异常/故障信息发送模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
实施例2：
如图2所示，本实施例的电梯自诊断及预诊断***包括变频器和电梯控制***，所述变频器与电梯控制***连接，所述变频器设置在电梯控制***内，该变频器通过内部总线方式与电梯控制***，获取电梯控制***的运行数据或底层状态数据；其中：
所述变频器，用于获取当前电梯运行的变频或逻辑数据，如主控板的输入输出电流、电压值，某特定模块的电感值、温度值等，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***包括数据转换模块、数据融合模块、判断模块、异常分析模块、异常/故障消除模块和异常/故障信息发送模块，各个模块的具体功能如下：
数据转换模块，用于在接收到变频器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
数据融合模块，用于通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
判断模块，用于通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
对于获取的主控板电流、电压、感抗等数据，将其运算后与正常值进行对比分析，若其变化范围超过约定范围，则产生一个异常诊断，提示电梯主控可能存在接触不良、元件老化、器件损坏等情况；
对于获取的电梯运行功率或能耗数据，运算后与正常功率或能耗数据进行对比分析，若该数据变化范围超过约定范围，则产生一个异常诊断，提示可能存在设备老化或损坏情况，需要对相关设备进行更换或检修；
对于获取的电梯散热数据，将运算后的数据与正常值进行比较分析，结合实际情况，若该数据超出约定范围，则产生异常诊断，提示电梯机房可能温度过高或可能有部件老化、损坏情况，需要在下次维护时进行检查；
异常分析模块，用于在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能。
在本实施例中，分析异常是否有导致故障的风险，具体为：
当电梯上下运行时，在运行过程中检测到运行速度曲线的某个范围出现一个微小的脉冲，该脉冲超出允许的运行速度误差范围，则判断可能存在钢绳打滑的风险，提示维护人员注意，并在下一次维护时消除该潜在安全隐患。
异常/故障消除模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
异常/故障信息发送模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
实施例3：
如图3所示，本实施例的电梯自诊断及预诊断方法通过传感器和电梯控制***实现，包括以下步骤：
S1、所述传感器采集当前电梯的运行数据(如电梯轿厢的角速度数据、加速度数据和称重数据)，并将数据发送给电梯控制***；
S2、所述电梯控制***通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换；
S3、所述电梯控制***通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态的频域特征值或特征曲线；
S4、所述电梯控制***通过判断当前电梯运行状态的频域特征值或特征曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
S5、所述电梯控制***在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能；
S6、所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障。
实施例4：
如图4所示，本实施例的电梯自诊断及预诊断方法同样通过传感器和电梯控制***实现，其与实施例3的区别之处在于：
S6、所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障；其中，所述移动设备可以为智能手机、PDA手持终端、平板电脑等。
实施例5：
如图4所示，本实施例的电梯自诊断及预诊断方法通过变频器和电梯控制***实现，其与实施例3的区别之处在于：
S1、所述变频器获取当前电梯运行的变频或逻辑数据(如主控板的输入输出电流、电压值，某特定模块的电感值、温度值等，并将数据发送给电梯控制***)，并将数据发送给电梯控制***。
综上所述，本发明通过传感器采集当前电梯的运行数据，或通过变频器获取当前电梯运行的变频或逻辑数据，电梯控制***经过对日常电梯运行数据的智能学习，不断精确优化电梯正常状态时的数据库，不需要大量的额外的数据存储空间，节省了成本；电梯控制***通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线，并通过智能融合算法将频域特征值或特征曲线进行融合，得到当前电梯运行状态的精确数据，根据当前电梯运行状态的精确数据，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能，在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能；在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，立即调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障，或将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障，由于提前诊断并解决了异常或故障，极大的提高了电梯产品的技术含量，提升了行业竞争力，有利于电梯产品进行推广和品牌建立。
以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。
Claims (12)
1.基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，包括传感器和电梯控制***，所述传感器与电梯控制***连接，其特征在于：
所述传感器，用于采集当前电梯的运行数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***包括：
数据转换模块，用于在接收到传感器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
数据融合模块，用于通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
判断模块，用于通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
异常分析模块，用于在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能；其中，分析异常是否有导致故障的风险，具体为：
当电梯上下运行时，在运行过程中检测到运行速度曲线的某个范围出现一个微小的脉冲，该脉冲超出允许的运行速度误差范围，则判断可能存在钢绳打滑的风险，提示维护人员注意，并在下一次维护时消除潜在安全隐患。
2.根据权利要求1所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，其特征在于：
所述传感器集成在电梯控制***内，该传感器通过内部通信方式与电梯控制***连接；
或所述传感器外置于电梯控制***外，该传感器通过外部有线或无线通信方式与电梯控制***连接；
所述传感器通过与轿厢一起上下运动获取轿厢运行状态数据。
3.根据权利要求1所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，其特征在于：所述传感器包括六轴陀螺仪和重量传感器，所述当前电梯的运行数据包括电梯轿厢的角速度数据、加速度数据和称重数据。
4.基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，包括变频器和电梯控制***，所述变频器与电梯控制***连接，其特征在于：
所述变频器，用于获取当前电梯运行的变频或逻辑数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***包括：
数据转换模块，用于在接收到变频器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
数据融合模块，用于通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
判断模块，用于通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
异常分析模块，用于在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能；其中，分析异常是否有导致故障的风险，具体为：
当电梯上下运行时，在运行过程中检测到运行速度曲线的某个范围出现一个微小的脉冲，该脉冲超出允许的运行速度误差范围，则判断可能存在钢绳打滑的风险，提示维护人员注意，并在下一次维护时消除潜在安全隐患。
5.根据权利要求4所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，其特征在于：所述变频器设置在电梯控制***内，该变频器通过内部总线方式与电梯控制***，获取电梯控制***的运行数据或底层状态数据。
6.根据权利要求1-5任一项所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***，其特征在于：所述电梯控制***还包括：
异常/故障消除模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
异常/故障信息发送模块，用于在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
7.基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，其特征在于：所述方法通过传感器和电梯控制***实现，包括：
所述传感器采集当前电梯的运行数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***在接收到传感器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
所述电梯控制***通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
所述电梯控制***通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
所述电梯控制***在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能；其中，分析异常是否有导致故障的风险，具体为：
当电梯上下运行时，在运行过程中检测到运行速度曲线的某个范围出现一个微小的脉冲，该脉冲超出允许的运行速度误差范围，则判断可能存在钢绳打滑的风险，提示维护人员注意，并在下一次维护时消除潜在安全隐患。
8.根据权利要求7所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，其特征在于：所述方法还包括：
所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
或所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
9.根据权利要求7所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，其特征在于：
所述时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，具体为：
通过基于拉普拉斯变换算法、傅里叶变换算法或小波包算法对数据进行时域到频域的转换；
所述通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，具体为：
通过D-S论证理论算法、聚类算法或神经网络算法进行运算，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合。
10.基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，其特征在于：所述方法通过变频器和电梯控制***实现，包括：
所述变频器获取当前电梯运行的变频或逻辑数据，并将数据发送给电梯控制***；
所述电梯控制***在接收到变频器发送的数据后，通过时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，得到当前电梯状态的频域特征值或特征曲线；
所述电梯控制***通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，得到当前电梯运行状态值或状态曲线；
所述电梯控制***通过判断当前电梯运行状态值或状态曲线是否产生设定范围外的变化，判断出当前电梯是否有异常或故障产生，实现异常或故障的自诊断功能；
所述电梯控制***在判断出当前电梯有异常产生时，分析异常是否有导致故障的风险，从而实现故障的预诊断功能；其中，分析异常是否有导致故障的风险，具体为：
当电梯上下运行时，在运行过程中检测到运行速度曲线的某个范围出现一个微小的脉冲，该脉冲超出允许的运行速度误差范围，则判断可能存在钢绳打滑的风险，提示维护人员注意，并在下一次维护时消除潜在安全隐患。
11.根据权利要求10所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，其特征在于：所述方法还包括：
所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，调整或修改运行状态值或状态曲线，从而控制电梯消除异常或故障；
或所述电梯控制***在异常有导致故障的风险，或有故障产生时，将异常或故障信息发送到移动设备或云端，并通知到相关人员或相关部门，由相关人员或相关部门消除异常或故障。
12.根据权利要求10所述的基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断方法，其特征在于：
所述时域-频域转换算法对数据进行时域到频域的转换，具体为：
通过基于拉普拉斯变换算法、傅里叶变换算法或小波包算法对数据进行时域到频域的转换；
所述通过智能融合算法，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合，具体为：
通过D-S论证理论算法、聚类算法或神经网络算法进行运算，不断对采集到的频域特征值或特征曲线进行自学习，并缩小频域特征值或特征曲线的偏差范围，然后将优化后的频域特征值或特征曲线进行组合或集合。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610692327.9A CN106219342B (zh) | 2016-08-19 | 2016-08-19 | 基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610692327.9A CN106219342B (zh) | 2016-08-19 | 2016-08-19 | 基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106219342A CN106219342A (zh) | 2016-12-14 |
| CN106219342B true CN106219342B (zh) | 2019-02-01 |
Family
ID=57552703
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610692327.9A Active CN106219342B (zh) | 2016-08-19 | 2016-08-19 | 基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106219342B (zh) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102238386B1 (ko) * | 2016-12-26 | 2021-04-09 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 복구 시스템 |
| CN107168168A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-09-15 | 江苏曼斯特风电科技有限公司 | 一种风电塔筒智能免爬器控制***及方法 |
| CN107179717A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-09-19 | 江苏曼斯特风电科技有限公司 | 一种风电塔筒免爬器人机检测控制器及控制方法 |
| JP7125225B2 (ja) * | 2017-11-24 | 2022-08-24 | トヨタ自動車株式会社 | 異常予兆報知システム、方法、及び、プログラム |
| CN108439111A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-24 | 武汉大学 | 一种基于小波变换的电梯运动异常实时检测方法 |
| CN108483172A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-09-04 | 武汉大学 | 一种智能化电梯轿厢安全监测与评估*** |
| CN108529380B (zh) * | 2018-03-27 | 2021-01-19 | 深圳市永达电子信息股份有限公司 | 电梯安全预测方法及*** |
| CN109552959A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-02 | 常熟理工学院 | 一种曳引电梯远程监测及故障诊断***及方法 |
| CN109726736A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-05-07 | 西人马(西安)测控科技有限公司 | 训练电梯抱闸故障诊断模型、抱闸故障诊断的方法及*** |
| CN109581109A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-05 | 辽宁工程技术大学 | 一种电梯状态多信息融合诊断方法 |
| CN109720955A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 云南达诺智能科技发展有限公司 | 电梯安全监控方法、装置、终端设备及计算机可读介质 |
| CN110040594B (zh) * | 2019-01-08 | 2020-11-10 | 浙江新再灵科技股份有限公司 | 一种基于卷积神经网络的电梯运行检测***及方法 |
| CN109941860B (zh) * | 2019-03-22 | 2021-02-09 | 西人马(西安)测控科技有限公司 | 电梯抱闸故障监测方法、装置和*** |
| CN110065874B (zh) * | 2019-05-23 | 2024-03-19 | 广州广日电梯工业有限公司 | 一种基于半导体制冷的电梯温控装置和方法 |
| CN110550518B (zh) * | 2019-08-29 | 2020-07-28 | 电子科技大学 | 一种基于稀疏去噪自编码的电梯运行异常检测方法 |
| CN111646333A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-11 | 上海建工四建集团有限公司 | 一种基于混合数据挖掘的电梯运行状态评价方法和*** |
| CN113734929B (zh) * | 2021-09-17 | 2023-05-05 | 猫岐智能科技（上海）有限公司 | 电梯运行加速度数据连续采集***及方法 |
| CN118183422A (zh) * | 2024-05-15 | 2024-06-14 | 北京实创电梯工程有限公司 | 基于大数据的电梯能耗监测方法和*** |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999035076A1 (de) * | 1998-01-09 | 1999-07-15 | Kone Corporation | Verfahren zur wartung einer aufzugsanlage und aufzugsanlage |
| CN101941623A (zh) * | 2010-09-30 | 2011-01-12 | 深圳技师学院 | 一种曳引机检测或诊断*** |
| CN103048041A (zh) * | 2012-12-20 | 2013-04-17 | 北京信息科技大学 | 基于局部切空间和支持向量机的机电***故障诊断方法 |
| CN104044969A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-09-17 | 广州日滨科技发展有限公司 | 电梯故障预警方法和*** |
| CN204689281U (zh) * | 2015-05-12 | 2015-10-07 | 广州广日电梯工业有限公司 | 用于电梯故障预诊断的电梯管理*** |
-
2016
- 2016-08-19 CN CN201610692327.9A patent/CN106219342B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999035076A1 (de) * | 1998-01-09 | 1999-07-15 | Kone Corporation | Verfahren zur wartung einer aufzugsanlage und aufzugsanlage |
| CN101941623A (zh) * | 2010-09-30 | 2011-01-12 | 深圳技师学院 | 一种曳引机检测或诊断*** |
| CN103048041A (zh) * | 2012-12-20 | 2013-04-17 | 北京信息科技大学 | 基于局部切空间和支持向量机的机电***故障诊断方法 |
| CN104044969A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-09-17 | 广州日滨科技发展有限公司 | 电梯故障预警方法和*** |
| CN204689281U (zh) * | 2015-05-12 | 2015-10-07 | 广州广日电梯工业有限公司 | 用于电梯故障预诊断的电梯管理*** |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 《基于遗传算法优化支持向量机的电梯故障诊断》;易士琳;《计算机与数字工程》;20160131;166-170 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106219342A (zh) | 2016-12-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106219342B (zh) | 基于时频转换算法的电梯自诊断及预诊断***和方法 | |
| CN109102189B (zh) | 一种电气设备健康管理***和方法 | |
| CN103178615B (zh) | 电力设备故障监控方法及其*** | |
| CN102158129B (zh) | 太阳能光伏***及其故障探测方法 | |
| AU2020103722A4 (en) | A Dynamic Early Warning System for Power Station Operating Parameters Based on Cloud Platform | |
| CN104925613A (zh) | 一种电梯在线安全检测预警装置及其检测预警方法 | |
| CN111898669B (zh) | 一种基于机器学习的直流矿热炉异常事件预警*** | |
| CN108627720B (zh) | 一种基于贝叶斯算法的电力设备状态监测方法 | |
| CN104390657A (zh) | 一种发电机组运行参数测量传感器故障诊断方法及*** | |
| CN202326011U (zh) | 一种风电机组的状态监测与故障诊断*** | |
| CN107010505A (zh) | 基于加速度传感器的电梯轿厢门状态检测报警装置及方法 | |
| CN105487530A (zh) | 柴油机排温低故障预测***及方法 | |
| CN104596656A (zh) | 电缆接头温度预警方法 | |
| CN103925155A (zh) | 一种风电机组输出功率异常的自适应检测方法 | |
| CN106946111A (zh) | 一种电梯安全智能监控及功率控制*** | |
| CN104486101A (zh) | 一种在线电力远动iec104传输异常检测方法 | |
| CN104931836A (zh) | 电网监控与预警*** | |
| CN105472040B (zh) | 一种冲压设备生命周期管理云平台及使用方法 | |
| CN112027841A (zh) | 一种电梯*** | |
| CN107416632A (zh) | 一种电梯安全监控*** | |
| CN109254526B (zh) | 一种悬挂自行输送小车的多级安全冗余控制*** | |
| CN208378122U (zh) | 一种电梯监管装置 | |
| CN117332252A (zh) | 一种基于振动增长速度的旋转动设备趋势预警方法 | |
| CN108982988B (zh) | 一种电力故障预警诊断方法 | |
| CN114476890A (zh) | 一种非接触式电梯数据采集方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20161214 Assignee: GUANGZHOU GUANGRI ELEVATOR INDUSTRY Co.,Ltd. Assignor: GUANGZHOU GUANGRI ELEVATOR INDUSTRY Co.,Ltd. Contract record no.: X2022990000515 Denomination of invention: Elevator self-diagnosis and pre-diagnosis system and method based on time-frequency conversion algorithm Granted publication date: 20190201 License type: Common License Record date: 20220817 |