一种自动监测电梯故障检测系统及其检测方法技术方案

本发明专利技术涉及一种自动监测电梯故障检测系统及其检测方法，系统包括故障检测服务器、通讯网络、报警终端及检测终端，其中检测终端和报警终端若干，各检测终端和报警终端通过通讯网络分别与故障检测服务器连接并建立数据连接。其检测方法包括系统组网和电梯运行监测等两个步骤。本发明专利技术一方面可有效的实现对电梯运行状态实施全面精准监测作业，且能够自动检测电梯故障数据，监测精度高；在不干涉电梯自身独立运行系统的情况下，可有效的实现对电梯运行状态实施全面精准监测作业，自动检测电梯故障数据实现远程电梯故障监测，达到现有各品种电梯在不需要电梯自身控制系统提供任何信号的前题下,能够自动检测电梯故障的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种自动监测电梯故障检测系统及其检测方法
本专利技术属于电梯故障检测
，具体涉及一种自动监测电梯故障检测系统及其检测方法。
技术介绍
电梯是机电一体化设备,也是当前高层建筑物中重要的运行设备，其运行的稳定性和可靠性对住户出行安全、效率起着至关重要的作用，但当前电梯在实际运行中，对电梯运行状态监测设备依然主要是依靠嵌于电梯设备内的控制系统和光幕式门禁系统、到位传感器、重量传感器等设备进行检测，虽然可以一定程度满足使用的需要，但一方面在实际使用中检测数据存在较大的缺陷，不能满足对电梯实际运行状态相关数据进行全面精确检测的需要；另一方面在检测作业中对检测得到的数据分析能力差，且自动化程度低，无法对电梯运行中存在的安全隐患进行及时有效的故障预警，且电梯运行故障数据也无法及时有效的反馈至电梯维护人员处，从而造成电梯故障排除的效率低和人员调度难度也相对较大。此外,现有规定是无论任何电梯,每月需要维保两次,如何实现按需维保,电梯不发生故障,维保时间延长,电梯故障多,则缩短维保时间间隔,如何在电梯发生故障时维保人员能够及时知道故障类型,及时有目的的维护和保养，实现按需维保的要求期待，需要一个监测系统，无论什么品牌电梯，不改变该电梯原有的控制系统，安装上后都能及时判断电梯是否发生故障，如果故障电梯轿厢内有乘客,则及时发出求救信号,便于及时维修和故障救援是本专利技术解决的问题。因此针对这一需要，迫切需要开发一种电梯运行监测系统及监测方法，以满足实际使用的需要。
技术实现思路
针对现有技术上存在的不足，本专利技术提供一种自动监测电梯故障检测系统及其检测方法，在不干涉电梯独立运行系统的情况下，可有效的实现对电梯运行状态实施全面精准监测作业，自动检测电梯故障数据实现远程电梯故障监测，解决现有各品种电梯在不需要电梯自身控制系统提供任何信号的前提下,能够实现自动检测电梯故障的目的。以达到满足实际工作的需要。为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种自动监测电梯故障检测系统，包括故障检测服务器、通讯网络、报警终端及检测终端，其中检测终端和报警终端若干，各检测终端和报警终端通过通讯网络分别与故障检测服务器连接并建立数据连接，故障检测服务器包括构建采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，及与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统和深度学习神经网络系统，同时故障检测服务器内另设基于SOA体系为基础的主程序系统、图像识别处理系统平台子系统及高清视频信号传输子系统，且图像识别处理系统平台子系统及高清视频信号传输子系统均与基于SOA体系为基础的主程序系统建立数据连接，故障检测服务器另通过通讯网络与第三方服务平台建立数据连接。所述的检测终端包括：轿厢内乘客检测装置，用于获取轿厢内乘客参数；电梯运行高度检测装置，用于采集电梯高度数据变化率，来确定电梯运行和停止状态；陀螺仪加速度检测装置，用于采集电梯加速度和晃动角度方向的数据，获取电梯运行垂直抖动和水平摇晃状态，并确定电梯运行和停止状态；电梯开门检测装置，用于获取电梯开、关门信号；监测摄像装置，用于获取电梯故障发生时实时画面状态，并通过故障检测服务器上传至第三方服务平台。本专利技术的故障检测服务器经过逻辑判断,确定电梯常见故障,故障信号以及照片远程传送给第三方服务平台，实现远程电梯故障监测。所述电梯开门检测装置、电梯运行高度检测装置、陀螺仪加速度检测装置、轿厢内乘客检测装置和监测摄像装置均与故障检测服务器相连。进一步的，所述的深度学习神经网络系统为基于卷积运算的神经网络系统、基于多层神经元的自编码神经网络及以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度神经网络中的任意一种或几种共用。进一步的，所述的检测终端还包括承载壳、接线端子及驱动电路，所述轿厢内乘客检测装置采用的是红外人体传感器，所述电梯运行高度检测装置采用的是高度传感器，所述陀螺仪加速度检测装置采用的是加速度传感器，所述电梯开门检测装置采用的是开门传感器，所述监测摄像装置采用的是监控摄像头；所述承载壳为横断面呈矩形的闭合腔体结构，所述高度传感器、加速度传感器及驱动电路均嵌于承载壳内，所述监控摄像头至少一个，通过转台机构与承载壳外表面铰接，且监控摄像头光轴与水平面呈0°—120°夹角，所述红外人体传感器、接线端子均嵌于承载壳外表面，其中所述红外人体传感器光轴与水平面呈0°—120°夹角；所述开门传感器至少一个，通过导线与接线端子电气连接，并与电梯门连接；所述驱动电路分别与监控摄像头、高度传感器、红外人体传感器、加速度传感器、开门传感器、接线端子电气连接，所述接线端子另与通讯网络及电梯轿厢电源电气连接。进一步的，所述的承载壳另设辅助电源、扬声器、麦克风及照明灯，其中照明灯与监控摄像头一同通过转台机构与承载壳铰接，且照明灯光轴与监控摄像头光轴平行分布，所述辅助电源、扬声器、麦克风均嵌于承载壳内，且辅助电源、扬声器、麦克风及照明灯均与驱动电路电气连接，且所述扬声器、麦克风对应的承载壳侧表面设若干透孔。进一步的，所述的驱动电路为基于可编程控制器、工业单片机中任意一种或两种共用为基础的电路系统，且所述驱动电路另设充放电控制电路及基于MOS管场效应电路和网络数据通讯装置。进一步的，所述的通讯网络为包括至少一条在线通讯网络和至少一条无线通讯网络的物联网数据通讯网。进一步的，所述的第三方服务平台为中继服务器、3G/4G通讯服务器、微信数据通讯服务器中的任意一种或两种共用。一种自动监测电梯故障检测系统的检测方法，包括以下步骤：S1，系统组网，首先构建一个故障检测服务器，并根据故障检测服务器覆盖范围内电梯数量，为每部电梯中均设至少一个检测终端，同时根据电梯维护工作人员设置若干报警终端，且每个工作人员均配备一个报警终端，然后由故障检测服务器分别收录各电梯设备位置、报警终端及检测终端的硬件及软件识别代码，并分配数据通讯协议，最后将各检测终端安装到相应的电梯设备上，同时通过报警终端录入各工作人员的身份信息，从而完成本专利技术系统组网作业；S2，电梯运行监测，在电梯运行中，由检测终端对电梯轿厢运行状态进行监测作业，并将监测作业的数据同步发送至故障检测服务器，由故障检测服务器对检测数据进行识别、分析判断，并在电梯运行发生故障状态时，一方面通过检测终端对电梯轿厢内部进行故障预警；另一方面将报警信息发送至相应的报警终端，进行报警作业即可。进一步的，所述的S1步骤在进行系统组网中，设置每个报警终端均与若干检测终端相互连接，并构成一个监测服务子系统，所述监测服务子系统若干，且各监测服务子系统的报警终端间通过通讯网络相互连接并构成一个维护服务局域网。电梯在正常运行时，到达指定楼层，电梯开门时间都不超过设定时间N秒，电梯到站开门，乘客进出后电梯关门，继续下一站运行，当没有乘客时，电梯自动关门，待机状态；所述故障检测服务器对检测数据进行识别、分析判断的方法如下：（本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动监测电梯故障检测系统,其特征在于：其包括通讯网络(1)、故障检测服务器(2)、报警终端(3)和检测终端(4)，其中所述检测终端(4)和报警终端(3)若干，各检测终端(4)和报警终端(3)通过通讯网络(1)分别与故障检测服务器(2)连接并建立数据连接，所述故障检测服务器(2)包括采用C/S结构及B/S结构的BP神经网络系统、与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统和深度学习神经网络系统，所述故障检测服务器(2)内另设基于SOA体系为基础的主程序系统、图像识别处理系统、平台子系统及高清视频信号传输子系统，且所述图像识别处理系统、平台子系统及高清视频信号传输子系统均与基于SOA体系的主程序系统建立数据连接，所述故障检测服务器(2)另通过通讯网络(1)与第三方服务平台(5)建立数据连接；/n所述的检测终端(4)包括：/n轿厢内乘客检测装置(6)，用于获取轿厢内乘客参数；/n电梯运行高度检测装置(7)，用于采集电梯高度数据变化率，来确定电梯运行和停止状态；/n陀螺仪加速度检测装置(8)，用于采集电梯加速度和晃动角度方向的数据，获取电梯运行垂直抖动和水平摇晃状态，并确定电梯运行和停止状态；/n电梯开门检测装置(9)，用于获取电梯开、关门信号；/n监测摄像装置(10)，用于获取电梯故障发生时实时画面状态，并通过故障检测服务器(2)上传至第三方服务平台(5)；所述电梯开门检测装置(9)、电梯运行高度检测装置(7)、陀螺仪加速度检测装置(8)、轿厢内乘客检测装置(6)和监测摄像装置(10)均与故障检测服务器(2)相连。/n...

【技术特征摘要】
1.一种自动监测电梯故障检测系统,其特征在于：其包括通讯网络(1)、故障检测服务器(2)、报警终端(3)和检测终端(4)，其中所述检测终端(4)和报警终端(3)若干，各检测终端(4)和报警终端(3)通过通讯网络(1)分别与故障检测服务器(2)连接并建立数据连接，所述故障检测服务器(2)包括采用C/S结构及B/S结构的BP神经网络系统、与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统和深度学习神经网络系统，所述故障检测服务器(2)内另设基于SOA体系为基础的主程序系统、图像识别处理系统、平台子系统及高清视频信号传输子系统，且所述图像识别处理系统、平台子系统及高清视频信号传输子系统均与基于SOA体系的主程序系统建立数据连接，所述故障检测服务器(2)另通过通讯网络(1)与第三方服务平台(5)建立数据连接；
所述的检测终端(4)包括：
轿厢内乘客检测装置(6)，用于获取轿厢内乘客参数；
电梯运行高度检测装置(7)，用于采集电梯高度数据变化率，来确定电梯运行和停止状态；
陀螺仪加速度检测装置(8)，用于采集电梯加速度和晃动角度方向的数据，获取电梯运行垂直抖动和水平摇晃状态，并确定电梯运行和停止状态；
电梯开门检测装置(9)，用于获取电梯开、关门信号；
监测摄像装置(10)，用于获取电梯故障发生时实时画面状态，并通过故障检测服务器(2)上传至第三方服务平台(5)；所述电梯开门检测装置(9)、电梯运行高度检测装置(7)、陀螺仪加速度检测装置(8)、轿厢内乘客检测装置(6)和监测摄像装置(10)均与故障检测服务器(2)相连。


2.根据权利要求1所述的一种自动监测电梯故障检测系统，其特征在于：所述的深度学习神经网络系统为基于卷积运算的神经网络系统、基于多层神经元的自编码神经网络及以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度神经网络中的任意一种或几种共用。


3.根据权利要求1所述的一种自动监测电梯故障检测系统，其特征在于：所述的检测终端(4)还包括承载壳(31)、接线端子（38）及驱动电路（39），所述轿厢内乘客检测装置(6)采用的是红外人体传感器（35），所述电梯运行高度检测装置(7)采用的是高度传感器（33），所述陀螺仪加速度检测装置(8)采用的是加速度传感器（36），所述电梯开门检测装置(9)采用的是开门传感器（37），所述监测摄像装置(10)采用的是监控摄像头(32)；
所述承载壳(31)为横断面呈矩形的闭合腔体结构，所述高度传感器（33）、加速度传感器（36）及驱动电路（39）均嵌于承载壳(31)内，所述监控摄像头(32)至少一个，通过转台机构(30)与承载壳(31)外表面铰接，且监控摄像头(32)光轴与水平面呈0°—120°夹角，所述红外人体传感器（35）、接线端子（38）均嵌于承载壳(31)外表面，其中所述红外人体传感器（35）光轴与水平面呈0°—120°夹角；所述开门传感器（37）至少一个，通过导线（301）与接线端子（38）电气连接，并与电梯门连接；所述驱动电路（39）分别与监控摄像头(32)、高度传感器（33）、红外人体传感器（35）、加速度传感器（36）、开门传感器（37）、接线端子（38）电气连接，所述接线端子（38）另与通讯网络(1)及电梯轿厢电源电气连接。


4.根据权利要求3所述的一种自动监测电梯故障检测系统，其特征在于：所述的承载壳(31)另设辅助电源（302）、扬声器（303）、麦克风（304）及照明灯（305），其中照明灯（305）与监控摄像头(32)一同通过转台机构(30)与承载壳(31)铰接，且照明灯（305）光轴与监控摄像头(32)光轴平行分布，所述辅助电源（302）、扬声器（303）、麦克风（304）均嵌于承载壳(31)内，且辅助电源（302）、扬声器（303）、麦克风（304）及照明灯（305）均与驱动电路（39）电气连接，且所述扬声器（303）、麦克风（304）对应的承载壳(31)侧表面设若干透孔（306）。


5.根据权利要求3所述的一种自动监测电梯故障检测系统，其特征在于：所述的驱动电路（39）为基于可编程控制器、工业单片机中任意一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：李成，王乐成，
申请(专利权)人：江苏梯卫士网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32