一种扶梯故障监测方法技术

技术编号:22558905 阅读:35 留言:0更新日期:2019-11-16 01:53
本发明专利技术公开了一种扶梯故障监测方法,包括数据采集步骤,根据扶梯运行时电梯的电流和转速来区分工况,按工况条件采集主驱动轴承和张紧架轴承的振动信号;数据判断步骤,利用商函数判断信号的有效性;数据剔除步骤,利用自适应阀值消噪去除信号中的干扰成分,获得有效信号;数据特征指标求取步骤,利用有效的信号数据,求取特征指标均方根RMS,方差Var和峰峰值Xpp;状态评估步骤,建立特征指标构成的特征向量X,带入对数线性回归模型,求取主驱动轴承和张紧架轴承属于正常的概率。本发明专利技术的一种扶梯故障监测方法,可以对扶梯实时监测,评估扶梯的状态,及时的根据扶梯状态进行预警和维护调整,避免扶梯发生故障。

A method of escalator fault monitoring

The invention discloses an escalator fault monitoring method, which includes a data acquisition step, which distinguishes the working condition according to the current and speed of the elevator when the escalator is running, and collects the vibration signals of the main drive bearing and the tension frame bearing according to the working condition; a data judgment step, which judges the effectiveness of the signal by using the quotient function; a data elimination step, which eliminates the interference in the signal by using the adaptive threshold value. Components, obtain effective signal; data feature index extraction steps, use effective signal data, extract RMS, VaR and peak value XPP of feature index; state evaluation steps, establish the feature vector x composed of feature index, bring into the logarithmic linear regression model, and calculate the normal probability of main drive bearing and tension frame bearing. The invention relates to an escalator fault monitoring method, which can monitor the escalator in real time, evaluate the state of the escalator, make early warning and maintenance adjustment according to the state of the escalator in time, and avoid the failure of the escalator.

【技术实现步骤摘要】
一种扶梯故障监测方法
本专利技术涉及电梯领域,尤其涉及一种扶梯故障监测方法。
技术介绍
现有技术中,扶梯被广泛的应用于商场、机场、车站、人行天桥、轨道交通站等公共场所,给人们生活带来了极大的方便。同时,由于使用磨损,扶梯会发生故障,因扶梯故障而导致的安全事故也屡见不鲜。经调查发现,扶梯故障主要集中于扶梯的主驱动轴承和张紧架轴承。常规的,通过定期注入润滑油来进行维护。然而,现有方式并不能对扶梯进行实时监控,无法准确的预测和判断扶梯状态,无法杜绝扶梯故障的问题出现。
技术实现思路
本专利技术旨在解决上述所提及的技术问题,提供一种扶梯故障监测方法,可以对扶梯实时监测,评估扶梯的状态,及时的根据扶梯状态进行预警和维护调整,避免扶梯发生故障。本专利技术是通过以下的技术方案实现的:本专利技术的第一方面,是提供一种扶梯故障监测方法,包括以下步骤:数据采集步骤,根据扶梯运行时电梯的电流和转速来区分工况,按工况条件采集主驱动轴承和张紧架轴承的振动信号。数据判断步骤,利用商函数判断信号的有效性,商函数为SIG_CVG=max(differenceofSIG_Xpp)代表不同时刻的最大峰峰值之差,SIG_Xpp代表这段时间的信号的峰峰值,当商函数趋近于0,表示信号无干扰,反之,表示信号受到干扰。数据剔除步骤,利用自适应阀值消噪去除信号中的干扰成分,获得有效信号,阀值公式为Threshold=μ+k*σ,μ为信号的均值,σ为信号的标准差,k为选取值。数据特征指标求取步骤,利用有效的信号数据,求取特征指标均方根RMS,方差Var和峰峰值Xpp。状态评估步骤,建立特征指标构成的特征向量X,带入对数线性回归模型,求取主驱动轴承和张紧架轴承属于正常的概率,对数线性回归模型公式为ω表示回归模型的系数,b表示回归模型的截距。有益效果是:与现有技术相比,本专利技术的一种扶梯故障监测方法先通过监测扶梯上主驱动轴承和张紧架轴承的振动,获得振动数据;再通过商函数识别干扰信号;进而,通过自适应阀值消噪去除干扰信号,获得属于主驱动轴和张紧架轴承的有效的振动信号;再通过求取振动信号的特征指标,获得特征向量;最后将特征向量带入回归模型,获得主驱动轴承和张紧架轴承属于正常状态的概率;因而,可以评估扶梯的运行状态,提前对轴承的故障进行判断,提早的开展维护,避免发生故障,避免发生安全事故。根据本专利技术的第一方面的一种扶梯故障监测方法,优选的,在所述数据判断步骤中,以SIG_CVG=0.25为判断基准。有益的是,为了合理的识别干扰信号,避免振动信号被错误剔除,商函数取值应适当选取,以SIG_CVG=0.25最为适宜。根据本专利技术的第一方面的一种扶梯故障监测方法,优选的,在所述数据剔除步骤中,选取k=3。有益的是,k=3满足测试要求,可以更好的将异常干扰信号去除。根据本专利技术的第一方面的一种扶梯故障监测方法,优选的,在所述数据特征指标求取步骤中,还须求取的特征指标有峰值Xp、偏度skew、峰值指标Cf和峭度kurtosis。有益的是,通过求取多个特征指标,避免遗漏,避免对轴承状态评估不全面。根据本专利技术的第一方面的一种扶梯故障监测方法,进一步的,在所述数据特征指标求取步骤中,还需建立特征指标与主驱动轴承和张紧架轴承状态的特征矩阵,评估特征指标与轴承状态的相关性。有益的是,剔除不相关或相关性差的特征指标,避免对轴承状态进行误判。根据本专利技术的第一方面的一种扶梯故障监测方法,进一步的,在所述状态评估步骤中,根据特征指标与轴承状态的相关性,建立特征指标构成的的特征向量。有益的是,通过建立特征向量,获得与特征指标精密相关的判断函数,准确的判断轴承状态。根据本专利技术的第一方面的一种扶梯故障监测方法,优选的,在所述状态评估步骤中,利用最大似然法,以似然函数L(ω)的最大值求取ω和b,有益的是,利用最大似然法获得模型参数值,避免模型参数取值所造成的评估失误风险。根据本专利技术的第一方面的一种扶梯故障监测方法,进一步的,在所述状态评估步骤中,利用随机梯度法求取似然函数L(ω)最大值,max[L(ω)]=max(∑[yi*logf(xi)+(1-yi)*log(1-f(xi))])。有益的是,利用随机梯度法求取似然函数L(ω)的最大值,降低求取难度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图做简单说明。显然,所描述的附图只是本专利技术的一部分实施例,而不是全部实施例,本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他设计方案和附图。图1为本专利技术的一种扶梯故障监测方法的流程图;图2为图1监测方法的逻辑判断图。具体实施方式本部分将详细描述本专利技术的具体实施例,本专利技术之较佳实施例在附图中示出,附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述,使人能够直观地、形象地理解本专利技术的每个技术特征和整体技术方案,但其不能理解为对本专利技术保护范围的限制。在本专利技术的描述中,需要理解的是,涉及到方位描述,例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本专利技术和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本专利技术的限制。在本专利技术的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。本专利技术的描述中,除非另有明确的限定,设置、安装、连接等词语应做广义理解,所属
技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本专利技术中的具体含义。如图1所示,提供一种扶梯故障监测方法,包括以下5大步骤。1、数据采集步骤,根据扶梯运行时电梯的电流和转速来区分工况,按工况条件采集主驱动轴承和张紧架轴承的振动信号。2、数据判断步骤,利用商函数判断信号的有效性,商函数为SIG_CVG=max(differenceofSIG_Xpp)代表不同时刻的最大峰峰值之差,SIG_Xpp代表这段时间的信号的峰峰值,当商函数趋近于0,表示信号无干扰,反之,表示信号受到干扰。3、数据剔除步骤,利用自适应阀值消噪去除信号中的干扰成分,获得有效信号,阀值公式为Threshold=μ+k*σ,μ为信号的均值,σ为信号的标准差,k为选取值。4、数据特征指标求取步骤,利用有效的信号数据,求取特征指标均方根RMS,方差Var和峰峰值Xpp。5、状态评估步骤,建立特征指标构成的特征向量X,带入对数线性回归模型,求取主驱动轴承和张紧架轴承属于正常的概率,对数线性回归模型公式为ω表本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种扶梯故障监测方法,其特征在于,包括以下步骤:/n数据采集步骤,根据扶梯运行时电梯的电流和转速来区分工况,按工况条件采集主驱动轴承和张紧架轴承的振动信号;/n数据判断步骤,利用商函数判断信号的有效性,商函数为

【技术特征摘要】
1.一种扶梯故障监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
数据采集步骤,根据扶梯运行时电梯的电流和转速来区分工况,按工况条件采集主驱动轴承和张紧架轴承的振动信号;
数据判断步骤,利用商函数判断信号的有效性,商函数为max(differenceofSIG-Xpp)代表不同时刻的最大峰峰值之差,SIG-Xpp代表这段时间的信号的峰峰值,当商函数趋近于0,表示信号无干扰,反之,表示信号受到干扰;
数据剔除步骤,利用自适应阀值消噪去除信号中的干扰成分,获得有效信号,阀值公式为Threshold=μ+k*σ,μ为信号的均值,σ为信号的标准差,k为选取值;
数据特征指标求取步骤,利用有效的信号数据,求取特征指标均方根RMS,方差Var和峰峰值Xpp;
状态评估步骤,建立特征指标构成的特征向量X,带入对数线性回归模型,求取主驱动轴承和张紧架轴承属于正常的概率,对数线性回归模型公式为ω表示回归模型的系数,b表示回归模型的截距。


2.根据权利要求1所述的一种扶梯故障监测方法,其特征在于,在所述数据判断步骤中,以SIG-CVG=0.25为判断基准。


3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员:倪伟梁衡吴健申
申请(专利权)人:广东寰球智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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