CN109850713A - 一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质 - Google Patents
一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109850713A CN109850713A CN201910272002.9A CN201910272002A CN109850713A CN 109850713 A CN109850713 A CN 109850713A CN 201910272002 A CN201910272002 A CN 201910272002A CN 109850713 A CN109850713 A CN 109850713A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- elevator
- measured waveform
- signal
- feature
- measured
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质。该方法通过确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;从所述实测波形信号中提取实测波形特征;对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,解决因缺少对受力部件进行检测而导致的无法得知电梯整体运动状态的问题,实现增加电梯检测全面性,避免出现漏检的问题,增加了使用电梯的安全性和可靠性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电梯技术,尤其涉及一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质。
背景技术
电梯是一种垂直方向运动的交通工具,只有两个运行方向。如果电梯长时间运作,一方面,电梯中的一些受力部件,如钢丝绳、滑轮和导轨,有可能会产生疲劳变形或移位等;另一方面,电梯容易出现包括如下的现象:速度跳变、共振、摇摆、滑移等。如果维保人员没有及时发现这些问题,有可能会产生电梯中的零部件出现毁坏故障,甚至发生安全事故。
尽管现在的电梯自动检测技术和装置已经十分完善,但缺少对电梯中的受力部件进行检测的情况,维修人员无法得知电梯整体的运动状态,从而容易出现漏检的情况,导致电梯容易出现安全事故。
发明内容
本发明提供一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质,以实现钢丝绳进行检测,从而从电梯整体分析电梯的异常情况,使得电梯的检测更加全面,避免出现漏检的问题,增加了使用电梯的安全性和可靠性。
第一方面,本发明实施例提供了一种电梯检测方法,该方法包括:
确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;
从所述实测波形信号中提取实测波形特征;
对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
进一步的,对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,包括:
获取参考波形特征,所述参考波形特征为所述电梯处于正常工作状态下的参考波形信号的波形特征;
对比所述实测波形特征和参考波形特征;
当所述实测波形特征和参考波形特征相同时,确定所述电梯处于正常工作状态。
进一步的,对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,还包括:
当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型;
根据所述信号异常类型确定所述电梯处于异常工作状态。
进一步的,当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型,包括:
从所述参考波形特征确定参考的波形幅值范围;
从所述实测波形特征提取所述实测波形信号的幅值;
当所述实测波形信号周期性地、出现所述幅值超过所述波形幅值范围的情况时,确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常。
进一步的,在确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常之后,还包括:
将所述钢丝绳或滑轮确定为检修项目。
进一步的,当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型,包括:
确定所述参考波形特征对应的参考周期;
根据参考周期确定所述实测波形信号为无周期信号,并基于所述无周期信号将所述实测波形信号的信号异常类型确定为周期异常。
进一步的,在确定所述实测波形信号的信号异常类型为周期异常之后,还包括:
确定所述实测波形信号中的干扰信号,所述干扰信号使得所述实测波形信号从周期信号变成无周期信号;
确定所述干扰信号发生的时间段;
获取所述时间段内所述电梯的电梯数据;
根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目。
进一步的,在根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目之前,包括:
从所述电梯数据中获取轿厢中的视频数据;
当确定所述视频数据包括预设的行为信息时,确定所述干扰信号对应的出现原因为所述行为信息。
进一步的,在根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目之前,包括:
从所述电梯数据中获取所述电梯的载重百分比;
当所述载重百分比超过预设的百分比时,确定所述干扰信号对应的出现原因为所述电梯超重。
进一步的,根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目,包括:
从所述电梯数据中获取所述电梯启动前和运行过程中的电信号;
当确定所述电信号的信号值超出预设范围时,将产生所述电信号的电梯部件确定为所述电梯的检修项目。
进一步的,根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目,包括:
从所述电梯数据中获取所述时间段内所述电梯所经过的楼层;
将所述楼层所对应的受力部件和支架确定为所述电梯的检修项目。
第二方面,本发明实施例还提供了一种电梯检测装置,该装置包括:
实测波形信号确定模块,用于确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;
实测波形特征提取模块,用于从所述实测波形信号中提取实测波形特征;
特征对比模块,用于对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电梯检测***,该***包括:电涡流传感器、控制器;
所述电涡流传感器,用于根据所述电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定实测波形信号;
所述控制器与所述电涡流传感器连接,用于从所述电涡流传感器接收所述实测波形信号;
所述控制器,还用于从所述实测波形信号中提取实测波形特征;
所述控制器,还用于对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
第四方面,本发明实施例还提供了一种电梯检测设备,该设备包括:存储器以及一个或多个处理器;
所述存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一所述的电梯检测方法。
第五方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面中任一所述的电梯检测方法。
本发明通过确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;从所述实测波形信号中提取实测波形特征;对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,解决因缺少对受力部件进行检测而导致的无法得知电梯整体运动状态的问题,实现增加电梯检测全面性,避免出现漏检的问题,增加了使用电梯的安全性和可靠性。
附图说明
图1A为本发明实施例一提供的一种电梯检测方法的流程图;
图1B为本发明实施例一提供的一种钢丝绳的结构示意图;
图1C为本发明实施例一提供的一种电梯检测设备的工作原理示意图;
图1D为本发明实施例一提供的一种参考波形信号的示意图;
图2A为本发明实施例二提供的一种电梯检测方法的流程图;
图2B为本发明实施例二提供的一种幅值异常对应的实测波形信号的示意图;
图2C为本发明实施例二提供的一种周期异常对应的实测波形信号的示意图;
图3为本发明实施例三提供的一种电梯检测装置的结构示意图;
图4为本发明实施例四提供的一种电梯检测***的结构示意图;
图5为本发明实施例五提供的一种电梯检测设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1A为本发明实施例一提供的一种电梯检测方法的流程图,图1B为本发明实施例一提供的一种钢丝绳的结构示意图;图1C为本发明实施例一提供的一种电梯检测设备的工作原理示意图;图1D为本发明实施例一提供的一种参考波形信号的示意图。本实施例可适用于检测电梯受力部件的情况,该方法可以由电梯检测设备来执行,具体包括如下步骤:
S110、确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定。
本实施例中,电涡流传感器是一种非接触的线性化计量工具。一般的,该电涡流传感器包括前置器和设置有线圈的探头。进一步的,线圈与前置器连接,使得电涡流传感器可以通过电涡流效应的原理,准确测量被测金属体与该探头端面的相对位置,从而确定被测金属体的位移、振动等参数。
具体的,该电涡流传感器的工作原理为:前置器所产生的高频振荡电流流入线圈,使得线圈中产生交变磁场。当被测金属体靠近线圈中的交变磁场时,该被测金属体的表面产生感应电流。与此同时,该感应电流使得该被测金属体也产生一个交变磁场,且被测金属体的交变磁场与线圈中的交变磁场方向相反。由于被测金属体中的交变磁场的反作用,使线圈中的高频振荡电流的幅度和相位得到改变,则线圈的有效阻抗发生改变。线圈的有效阻抗的变化,与被测金属体的磁导率、被测金属体的电导率、线圈的几何形状、线圈的几何尺寸、线圈中的电流频率、线圈到被测金属体表面的距离等参数有关。通常假定被测金属体的材质均匀、且性能是线性和各项同性,则线圈和被测金属体所构成的***的物理性质可由被测金属体的电导率б、被测金属体磁导率ξ、线圈的尺寸因子τ、线圈与被测金属体表面的距离D、线圈中的电流的强度I和频率ω等参数来描述。则线圈的有效阻抗可用Z=F(τ,ξ,б,D,I,ω)函数来表示。通常我们能做到控制τ,ξ,б,I,ω这几个参数在一定范围内不变,则线圈的有效阻抗Z就成为距离D的单值函数。虽然该单值函数是一非线性的“S”型曲线,但可以选取该单值函数中近似为线性的一段,来确定线圈的有效阻抗Z和距离D之间的关系。进一步的,可以通过前置器中电子线路的处理,将有限阻抗Z的变化,即线圈与被测金属体的距离D的变化,转化成电压或电流的变化。该电压或电流的变化对应于电涡流传感器的实测波形信号的幅值变化。也就是说,实测波形信号的大小随探头到被测金属体表面之间的距离D的变化而变化。
进一步的,参照图1B,钢丝绳为是由多股小的绳束以固定角度捻制在一起的螺旋状钢丝束,其横截面是规则的,且钢丝绳的表面分布有螺旋纹。该钢丝绳用于拉动电梯的轿厢进行上下两方向的运行。
在一实施例中,可以将电涡流传感器安装在钢丝绳横向抖动较小的地方,如轿厢的顶部设置有定滑轮,该钢丝绳穿过该定滑轮,以拉动轿厢在上下两方向的运行;进一步的,将电涡流传感器安装在轿厢的顶部,将电涡流传感器指向钢丝绳。对应的,参照图1C,当电梯根据钢丝绳的拉动而作上下方向的运动时,电涡流传感器的探头相对于钢丝绳做纵向相对运动。也就是说,钢丝绳的截面相对于电涡流传感器的探头是旋转的。另外,电涡流传感器所产生的实测波形信号受到钢丝绳表面的粗糙度和纹路等因素影响。由于钢丝绳的表面分布有规则的螺旋纹,当电梯处于正常工作状态下时,实测波形信号应该是周期变化的,其波形如图1D所示。
S120、从所述实测波形信号中提取实测波形特征。
本实施例中,实测波形特征可以至少包括如下的一种:实测波形信号的波形、以及实测波形信号的幅值的最大值、最小值、平均值、周期。
S130、对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
本实施例中,所述参考波形特征为所述电梯处于正常工作状态下的参考波形信号的波形特征。由于当电梯处于正常工作状态下时,参考波形信号的波形是周期变化的。示例性的,如图1D所示,该参考波形特征至少包括参考周期T。
在一实施例中,当实测波形信号与参考波形信号相同时,可以确定电梯处于正常工作状态。
在又一实施例中,可以通过获取参考波形特征,对比所述实测波形特征和参考波形特征;当所述实测波形特征和参考波形特征相同时,如实测波形信号的周期与参考周期T相同时,确定实测波形信号与参考波形信号相同,进而确定所述电梯处于正常工作状态。
本实施例的技术方案,通过确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;从所述实测波形信号中提取实测波形特征;对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,解决因缺少对受力部件进行检测而导致的无法得知电梯整体运动状态的问题,实现增加电梯检测全面性,避免出现漏检的问题,增加了使用电梯的安全性和可靠性。
实施例二
图2A为本发明实施例二提供的一种电梯检测方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上进一步细化,增加对电梯处于异常工作状态的描述,参照图2,该方法具体包括如下步骤:
S210、确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定。
S220、从所述实测波形信号中提取实测波形特征。
S230、获取参考波形特征,所述参考波形特征为所述电梯处于正常工作状态下的参考波形信号的波形特征。
S240、对比所述实测波形特征和参考波形特征。
S250、当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型。
本实施例中,实测波形信号的信号异常类型至少包括如下中的一种:幅值异常和周期异常。
一、幅值异常
本实施例中,实测波形信号出现幅值异常可以通过如下方式确定:从所述参考波形特征确定参考的波形幅值范围,该波形幅值范围为电梯正常运行时,参考波形信号的幅值的最大值、最小值所限定的幅值范围;从所述实测波形特征提取所述实测波形信号的幅值;当所述实测波形信号周期性地、出现所述幅值超过所述波形幅值范围的情况时,确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常。
示例性的,图2B为本发明实施例二提供的一种幅值异常对应的实测波形信号的示意图。参照图1D和图2B,在电梯处于正常工作状态时,实测波形信号的实测波形特征,应该和参考波形特征中的参考周期一样为T。但当实测波形信号出现幅值异常时,一方面,该实测波形信号的实测周期从T变为T1,且T和T1不同;另一方面,实测波形信号以周期为T1的规律,出现幅值超过波形幅值范围的情况。
该幅值异常有可能是钢丝绳本身出现损伤、滑轮变形等原因引起,进一步的,当根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常时,将所述钢丝绳或滑轮确定为检修项目。
二、周期异常
本实施例中,实测波形信号出现周期异常可以通过如下方式确定:确定所述参考波形特征对应的参考周期;根据参考周期确定所述实测波形信号为无周期信号,并基于所述无周期信号将所述实测波形信号的信号异常类型确定为周期异常。
示例性的,图2C为本发明实施例二提供的一种周期异常对应的实测波形信号的示意图;参照图1D和2C,参考波形特征对应的参考周期为T,确定时间长度超过参考周期T的窗口,使用该窗口对实测波形信号进行截取,若该窗口所截取的实测波形信号存在不符合参考周期T的波形,则确定该实测波形信号为无周期信号。如图2C中的实测波形信号中存在周期不为参考周期T的干扰信号N,则确定该实测波形信号为无周期信号。
本实施例中,参考图2C,对于出现周期异常的电梯,可以在确定所述实测波形信号的信号异常类型为周期异常之后,通过确定所述干扰信号N发生的时间段;获取所述时间段内所述电梯的电梯数据;根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目。
在一实施例中,可以采用机器学习的方式构建电梯数据和检修项目的映射模型,通过该映射模型可以确定电梯数据所对应的检修项目。
在又一实施例中,在根据电梯数据确定电梯的检修项目时,可以基于出现周期异常的原因进行考虑。进一步的,实测波形信号出现周期异常,可以体现为轿厢运行过程中出现上下抖动,具体的原因可以包括如下的几方面:
1、人为因素
本实施例中,从所述电梯数据中获取轿厢中的视频数据;当确定所述视频数据包括预设的行为信息时,确定所述干扰信号N对应的出现原因为所述行为信息。其中,该行为信息可以包括乘梯人员进行跳动、奔跑等行为。具体的,可以通过人工智能算法对视频数据中的行为信息进行提取。进一步的,当确定乘梯人员存在跳动、奔跑等行为时,则可以确定乘梯人员存在跳动、奔跑等行为,是造成实测波形信号出现干扰信号N的原因。
2、电梯超重
本实施例中,从所述电梯数据中获取所述电梯的载重百分比;当所述载重百分比超过预设的百分比时,可以确定该电梯超重运行,进而可以确定所述干扰信号N对应的出现原因为所述电梯超重。
3、电梯部件电路故障
本实施例中,从所述电梯数据中获取所述电梯启动前和运行过程中的电信号,该电信号可以是电压或电流等;当确定所述电信号的信号值超出预设范围时,将产生所述电信号的电梯部件确定为所述电梯的检修项目。示例性的,该电梯部件可以是电梯的控制电路,当控制电路在电梯启动前和运行过程中,出现电信号的信号值超出预设范围的情况时,确定该控制电路有可能出现故障,所以将该控制电路作为检修项目。
4、电梯的受力部件或支架发生故障
本实施例中,从所述电梯数据中获取所述时间段内所述电梯所经过的楼层;将所述楼层所对应的受力部件和支架确定为所述电梯的检修项目。示例性的,电梯所经过的楼层可以通过时间戳进行标记,以保证可以根据该时间段对应的时间戳,确定出现干扰信号对应的楼层。进一步的,电梯的受力部件或支架发生故障,可以至少包括如下的一种:楼层的导轨出现异常、导靴和安全钳出现异常、钢丝绳出现滑动异常、补偿链和对重出现异常。
S260、根据所述信号异常类型确定所述电梯处于异常工作状态。
本实施例中,在电梯处于异常工作状态时,维保员需要根据信号异常类型所确定的检修项目,对检修项目进行检修,进而对电梯进行故障排查,保证电梯运行安全,增加电梯的可靠性。
本实施例的技术方案,通过确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;从所述实测波形信号中提取实测波形特征;获取参考波形特征,所述参考波形特征为所述电梯处于正常工作状态下的参考波形信号的波形特征;对比所述实测波形特征和参考波形特征;当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型;根据所述信号异常类型确定所述电梯处于异常工作状态,解决因缺少对受力部件进行检测而导致的无法得知电梯整体运动状态的问题,实现增加电梯检测全面性,避免出现漏检的问题,增加了使用电梯的安全性和可靠性。进而,由于在根据电梯数据确定电梯的检修项目时,可以基于出现周期异常的原因进行考虑,可以增加所确定检修项目的准确性和全面性,使得维保员可以对电梯进行故障排查,保证电梯运行安全,增加电梯的可靠性。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种电梯检测装置的结构示意图,本实施例可适用于检测电梯受力部件的情况,该装置可以集成于电梯检测设备中,具体包括如下结构:实测波形信号确定模块310、实测波形特征提取模块320和特征对比模块330。
实测波形信号确定模块310,用于确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定。
实测波形特征提取模块320,用于从所述实测波形信号中提取实测波形特征。
特征对比模块330,用于对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
本实施例的技术方案,通过确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;从所述实测波形信号中提取实测波形特征;对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,解决因缺少对受力部件进行检测而导致的无法得知电梯整体运动状态的问题,实现增加电梯检测全面性,避免出现漏检的问题,增加了使用电梯的安全性和可靠性的效果。
在上述实施例的基础上,特征对比模块330,包括:
参考波形特征获取子模块,用于获取参考波形特征,所述参考波形特征为所述电梯处于正常工作状态下的参考波形信号的波形特征。
特征对比子模块,用于对比所述实测波形特征和参考波形特征。
正常工作状态确定子模块,用于当所述实测波形特征和参考波形特征相同时,确定所述电梯处于正常工作状态。
在上述实施例的基础上,特征对比模块330,还包括:
信号异常类型确定子模块,用于当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型。
异常工作状态确定子模块,用于根据所述信号异常类型确定所述电梯处于异常工作状态。
在上述实施例的基础上,信号异常类型确定子模块,包括:
波形幅值范围确定单元,用于从所述参考波形特征确定参考的波形幅值范围;
幅值提取单元,用于从所述实测波形特征提取所述实测波形信号的幅值。
幅值异常确定单元,用于当所述实测波形信号周期性地、出现所述幅值超过所述波形幅值范围的情况时,确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常。
在上述实施例的基础上,信号异常类型确定子模块,还包括:
第一检修项目确定单元,用于在确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常之后,将所述钢丝绳或滑轮确定为检修项目。
在上述实施例的基础上,信号异常类型确定子模块,还包括:
参考周期确定单元,用于确定所述参考波形特征对应的参考周期。
周期异常确定单元,用于根据参考周期确定所述实测波形信号为无周期信号,并基于所述无周期信号将所述实测波形信号的信号异常类型确定为周期异常。
在上述实施例的基础上,信号异常类型确定子模块,还包括:
干扰信号确定单元,用于在确定所述实测波形信号的信号异常类型为周期异常之后,确定所述实测波形信号中的干扰信号,所述干扰信号使得所述实测波形信号从周期信号变成无周期信号。
时间段确定单元,用于确定所述干扰信号发生的时间段。
电梯数据获取单元,用于获取所述时间段内所述电梯的电梯数据。
第二检修项目确定单元,用于根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目。
在上述实施例的基础上,信号异常类型确定子模块,还包括:
视频数据获取单元,用于在根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目之前,从所述电梯数据中获取轿厢中的视频数据;
第一出现原因确定单元,用于当确定所述视频数据包括预设的行为信息时,确定所述干扰信号对应的出现原因为所述行为信息。
在上述实施例的基础上,信号异常类型确定子模块,还包括:
载重百分比获取单元,用于在根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目之前,从所述电梯数据中获取所述电梯的载重百分比。
第二出现原因确定单元,用于当所述载重百分比超过预设的百分比时,确定所述干扰信号对应的出现原因为所述电梯超重。
在上述实施例的基础上,第二检修项目确定单元,包括:
电信号获取子单元,用于从所述电梯数据中获取所述电梯启动前和运行过程中的电信号。
第一检修项目确定子单元,用于当确定所述电信号的信号值超出预设范围时,将产生所述电信号的电梯部件确定为所述电梯的检修项目。
在上述实施例的基础上,第二检修项目确定单元,包括:
楼层获取子单元,用于从所述电梯数据中获取所述时间段内所述电梯所经过的楼层;
第二检修项目确定子单元,用于将所述楼层所对应的受力部件和支架确定为所述电梯的检修项目。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种电梯检测***的结构示意图,本实施例可适用于检测电梯受力部件的情况,该***的工作原理可以参考图1C。参考图4,该***具体包括如下结构:电涡流传感器410、控制器420;
所述电涡流传感器410,用于根据所述电涡流传感器410和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定实测波形信号。
所述控制器420与所述电涡流传感器410连接,用于从所述电涡流传感器410接收所述实测波形信号。
所述控制器420,还用于从所述实测波形信号中提取实测波形特征。
所述控制器420,还用于对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
本实施例的技术方案,通过确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器410和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;从所述实测波形信号中提取实测波形特征;对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,解决因缺少对受力部件进行检测而导致的无法得知电梯整体运动状态的问题,实现增加电梯检测全面性,避免出现漏检的问题,增加了使用电梯的安全性和可靠性。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种电梯检测设备的结构示意图。如图5所示,该电梯检测设备包括:处理器50、存储器51、输入装置52以及输出装置53。该电梯检测设备中处理器50的数量可以是一个或者多个,图5中以一个处理器50为例。该电梯检测设备中存储器51的数量可以是一个或者多个,图5中以一个存储器51为例。该电梯检测设备的处理器50、存储器51、输入装置52以及输出装置53可以通过总线或者其他方式连接,图5中以通过总线连接为例。
存储器51作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明任意实施例所述的电梯检测方法对应的程序指令/模块(例如,电梯检测装置中的实测波形信号确定模块310、实测波形特征提取模块320和特征对比模块330)。存储器51可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外,存储器51可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器51可进一步包括相对于处理器50远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置52可用于接收输入的数字或者字符信息,以及产生与电梯检测设备的观众用户设置以及功能控制有关的键信号输入,还可以是用于获取图像的摄像头以及获取音频数据的拾音设备。输出装置53可以包括扬声器等音频设备。需要说明的是,输入装置52和输出装置53的具体组成可以根据实际情况设定。
处理器50通过运行存储在存储器51中的软件程序、指令以及模块,从而执行设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的电梯检测方法。
实施例六
本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种电梯检测方法,包括:
确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;
从所述实测波形信号中提取实测波形特征;
对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的电梯检测方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的电梯检测方法中的相关操作,且具备相应的功能和有益效果。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是机器人,个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明任意实施例所述的电梯检测方法。
值得注意的是,上述电梯检测装置中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (15)
1.一种电梯检测方法,其特征在于,包括:
确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;
从所述实测波形信号中提取实测波形特征;
对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
2.根据权利要求1所述的电梯检测方法,其特征在于,对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,包括:
获取参考波形特征,所述参考波形特征为所述电梯处于正常工作状态下的参考波形信号的波形特征;
对比所述实测波形特征和参考波形特征;
当所述实测波形特征和参考波形特征相同时,确定所述电梯处于正常工作状态。
3.根据权利要求1所述的电梯检测方法,其特征在于,对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态,还包括:
当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型;
根据所述信号异常类型确定所述电梯处于异常工作状态。
4.根据权利要求3所述的电梯检测方法,其特征在于,当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型,包括:
从所述参考波形特征确定参考的波形幅值范围;
从所述实测波形特征提取所述实测波形信号的幅值;
当所述实测波形信号周期性地、出现所述幅值超过所述波形幅值范围的情况时,确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常。
5.根据权利要求4所述的电梯检测方法,其特征在于,在确定所述实测波形信号的信号异常类型为幅值异常之后,还包括:
将所述钢丝绳或滑轮确定为检修项目。
6.根据权利要求3所述的电梯检测方法,其特征在于,当所述实测波形特征和参考波形特征存在差异时,根据所述差异确定所述实测波形信号的信号异常类型,包括:
确定所述参考波形特征对应的参考周期;
根据参考周期确定所述实测波形信号为无周期信号,并基于所述无周期信号将所述实测波形信号的信号异常类型确定为周期异常。
7.根据权利要求6所述的电梯检测方法,其特征在于,在确定所述实测波形信号的信号异常类型为周期异常之后,还包括:
确定所述实测波形信号中的干扰信号,所述干扰信号使得所述实测波形信号从周期信号变成无周期信号;
确定所述干扰信号发生的时间段;
获取所述时间段内所述电梯的电梯数据;
根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目。
8.根据权利要求7所述的电梯检测方法,其特征在于,在根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目之前,包括:
从所述电梯数据中获取轿厢中的视频数据;
当确定所述视频数据包括预设的行为信息时,确定所述干扰信号对应的出现原因为所述行为信息。
9.根据权利要求7所述的电梯检测方法,其特征在于,在根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目之前,包括:
从所述电梯数据中获取所述电梯的载重百分比;
当所述载重百分比超过预设的百分比时,确定所述干扰信号对应的出现原因为所述电梯超重。
10.根据权利要求7所述的电梯检测方法,其特征在于,根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目,包括:
从所述电梯数据中获取所述电梯启动前和运行过程中的电信号;
当确定所述电信号的信号值超出预设范围时,将产生所述电信号的电梯部件确定为所述电梯的检修项目。
11.根据权利要求7所述的电梯检测方法,其特征在于,根据所述电梯数据确定所述电梯的检修项目,包括:
从所述电梯数据中获取所述时间段内所述电梯所经过的楼层;
将所述楼层所对应的受力部件和支架确定为所述电梯的检修项目。
12.一种电梯检测装置,其特征在于,包括:
实测波形信号确定模块,用于确定实测波形信号,所述实测波形信号为根据电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定;
实测波形特征提取模块,用于从所述实测波形信号中提取实测波形特征;
特征对比模块,用于对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
13.一种电梯检测***,其特征在于,包括:电涡流传感器、控制器;
所述电涡流传感器,用于根据所述电涡流传感器和电梯中钢丝绳的相对运动状态所确定实测波形信号;
所述控制器与所述电涡流传感器连接,用于从所述电涡流传感器接收所述实测波形信号;
所述控制器,还用于从所述实测波形信号中提取实测波形特征;
所述控制器,还用于对比所述实测波形特征和参考波形特征,确定所述电梯的工作状态。
14.一种电梯检测设备,其特征在于,包括:存储器以及一个或多个处理器;
所述存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-11中任一所述的电梯检测方法。
15.一种包含计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-11中任一所述的电梯检测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910272002.9A CN109850713A (zh) | 2019-04-04 | 2019-04-04 | 一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910272002.9A CN109850713A (zh) | 2019-04-04 | 2019-04-04 | 一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109850713A true CN109850713A (zh) | 2019-06-07 |
Family
ID=66903348
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910272002.9A Pending CN109850713A (zh) | 2019-04-04 | 2019-04-04 | 一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109850713A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110255324A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-09-20 | 中国计量大学 | 一种电梯曳引轮滑移量检测装置及方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1162564A (zh) * | 1995-11-17 | 1997-10-22 | 三菱电机株式会社 | 电梯的吊索张力测定装置 |
CN101683946A (zh) * | 2008-09-27 | 2010-03-31 | 三菱电机大楼技术服务株式会社 | 电梯的诊断运转装置及诊断运转方法 |
CN103626003A (zh) * | 2012-08-27 | 2014-03-12 | 深圳市一兆科技发展有限公司 | 一种电梯故障检测方法和*** |
CN104280452A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-01-14 | 北京工业大学 | 基于圆周阵列式弱磁检测传感器的钢索缺陷扫查*** |
CN109345798A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-02-15 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质 |
-
2019
- 2019-04-04 CN CN201910272002.9A patent/CN109850713A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1162564A (zh) * | 1995-11-17 | 1997-10-22 | 三菱电机株式会社 | 电梯的吊索张力测定装置 |
CN101683946A (zh) * | 2008-09-27 | 2010-03-31 | 三菱电机大楼技术服务株式会社 | 电梯的诊断运转装置及诊断运转方法 |
CN103626003A (zh) * | 2012-08-27 | 2014-03-12 | 深圳市一兆科技发展有限公司 | 一种电梯故障检测方法和*** |
CN104280452A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-01-14 | 北京工业大学 | 基于圆周阵列式弱磁检测传感器的钢索缺陷扫查*** |
CN109345798A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-02-15 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110255324A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-09-20 | 中国计量大学 | 一种电梯曳引轮滑移量检测装置及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Saravanan et al. | Damage detection in structural element through propagating waves using radially weighted and factored RMS | |
Khoo et al. | Structural damage assessment using vibration modal analysis | |
He et al. | Defect diagnosis for rolling element bearings using acoustic emission | |
Picot et al. | Statistic-based spectral indicator for bearing fault detection in permanent-magnet synchronous machines using the stator current | |
JP6856392B2 (ja) | 劣化診断方法、劣化診断システム及びセンサ | |
JP6379475B2 (ja) | 振動解析装置 | |
JP2010256352A (ja) | 構造的完全性監視システム | |
CN107514344A (zh) | 风力发电机组的塔架吊装方法及涡激振动监测*** | |
Yang et al. | Advantages of pulse force model over geometrical boundary model in a rigid rotor–ball bearing system | |
Ghemari et al. | Simulation and experimental validation of new model for the piezoresistive accelerometer displacement | |
Jaksic et al. | A comprehensive study of the delay vector variance method for quantification of nonlinearity in dynamical systems | |
Wu et al. | Mode identifiability of a cable-stayed bridge under different excitation conditions assessed with an improved algorithm based on stochastic subspace identification | |
JP2009156650A (ja) | 強度評価装置 | |
CN109850713A (zh) | 一种电梯检测方法、装置、***、设备和存储介质 | |
Pham‐Bao et al. | Energy dissipation‐based material deterioration assessment using random decrement technique and convolutional neural network: A case study of Saigon bridge in Ho Chi Minh City, Vietnam | |
Zapico-Valle et al. | Experimental validation of a new statistical process control feature for damage detection | |
CN203241387U (zh) | 用于大桥缆索的磁致伸缩导波检测装置 | |
Lagerblad et al. | A methodology for strain-based fatigue damage prediction by combining finite element modelling with vibration measurements | |
KR20210074923A (ko) | 딥러닝 기반 교량 신축 이음 부위의 손상 탐지 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 기록매체 | |
US11624687B2 (en) | Apparatus and method for detecting microcrack using orthogonality analysis of mode shape vector and principal plane in resonance point | |
Wang et al. | Intelligent condition monitoring of rotating machinery through electrostatic sensing and signal analysis | |
US11698323B2 (en) | Methods and system for determining a control load using statistical analysis | |
Hernández-Maqueda et al. | Incipient Damage Detection in a Truss-Type Bridge using vibration responses and MUSIC Technique | |
Zhao | New methods for structural health monitoring and damage localization | |
Fritzen et al. | Model-based detection of structural damage by means of vibration measurement data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190607 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |