CN100366520C - 基于状况的电梯维护监测方法 - Google Patents

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CN100366520C CNB028263545A CN02826354A CN100366520C CN 100366520 C CN100366520 C CN 100366520C CN B028263545 A CNB028263545 A CN B028263545A CN 02826354 A CN02826354 A CN 02826354A CN 100366520 C CN100366520 C CN 100366520C
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Abstract

响应在某些状况(683-687，696-698)下产生的平均缺陷率(669，690)而产生可变阈值(662，663)，超过这些阈值时可设置内部标志(670)。如果出现信息请求(720)或维护人员对电梯现场的访问(721)，则内部标志或平均缺陷率的上调(691)可产生维护标志(773)，它最终产生与具有值得注意的缺陷的特定参数有关的维护建议消息。

Description

基于状况的电梯维护监测方法
技术领域
本发明涉及对超过可变阈值的值得注意的事件或状况的发生率进行响应而产生维护建议消息，所述可变阈值根据所述发生率不断调整。
背景技术
目前，电梯维护是响应自上一次维护以来所经过的时间量、或者响应自上一次维护以来电梯、子系统或组件的运行次数来安排的。这导致对某些设备执行不必要的维护，而对另一些设备未执行充分的维护。
在2001年7月3日提交的序号为09/898853以及2001年7月3日提交的序号为09/899007的共同所有、共同未决的美国专利申请中公开了一种最新方法。在上述两个申请中，监测大量的电梯门事件和状况，以及响应某些值得注意的事件的发生而提供维护信息以帮助维护人员。在所述申请所公开的系统中，在一些情况下，值得注意的事件仅发生一次(例如平均值过高)将导致产生维护消息；在另一些情况下(例如开门或关门位置出错)，仅在该值得注意的事件发生了阈值次数之后才产生维护消息，但该阈值次数是固定的。虽然那些系统提供了状况相关的维护消息而不是仅基于所经过的时间或运行次数，但对维护的需要仍然不适合特定电梯。例如，在一部电梯中，即使电梯的任何组件都没有故障，可能也会相当频繁地出现某些值得注意的事件或状况，而且没有任何维护在执行时将改变该状况；但在另一部电梯中，可能发生相同或更少次数的相同的值得注意的事件或状况可能表明了要求维护的故障组件：上述系统没有对这些情况进行区分。
发明内容
本发明的目的包括：减少不必要的电梯维护；把电梯维护改进到所需水平；对电梯提供适当程度的维护；能够考虑电梯之间参数状况变化的电梯维护，这些参数状况由于环境差异以及由于所提供维护的差异而改变；提供维护建议，使维护人员可以把注意力集中于很可能中断正常电梯运行的电梯状况；改善的电梯维护质量；以及降低的电梯维护费用。
按照本发明，提供了一种确定何时应该产生均与电梯的特定相应参数有关的一个或多个特定维护建议消息的方法，所述方法包括：
(a)监测与所述参数有关的状况和/或事件，以便确定就电梯维护而言认为值得注意的任何这类状况或事件，并对其作出响应而产生缺陷指示；
(b)在一系列连续的算法周期其中的每一个中-
(i)记录所产生的所述缺陷指示的数量；
(ii)记录与所述参数有关的电梯元件的操作次数；
(iii)提供缺陷率指示，它是在一个算法周期中所述缺陷指示的数量与相关的所述操作次数之比；
(c)从包含所述各个周期之前的一个或多个周期的多个所述周期中记录的所述缺陷指示数量和所述操作次数来定期产生平均缺陷率指示；
(d)在所述各个算法周期中-
(iv)响应所述平均缺陷率指示和所述相关操作次数而产生偏差指示；
(v)响应所述平均缺陷率指示和所述偏差指示而产生上阈值指示；以及
(vi)有选择地产生维护标志指示，表明应该响应以下各项中的至少一项而产生与所述参数有关的维护建议消息：(1)在所述周期中的至少一个中所记录的所述缺陷指示的数量超过在所述至少一个周期中所产生的所述上阈值指示中相应的一个，以及(2)所述步骤(c)导致所述平均缺陷率的上调。
本发明基于以下认识：值得注意的事件或者值得注意的参数值的出现(本文中称作“缺陷”)可能或者可能不表明需要对电梯的组件或子系统进行更换或提供维护。本发明还根据对以下事实的认识来推断：电梯组件、子系统的恶化或者调整是通过值得注意的电梯事件或状况的趋势来最佳表明的。
根据本发明，对于电梯维护需要被认为是值得注意的事件或状况的发生(本文称作“缺陷”)被用来产生这类缺陷的运行平均发生率，该值又被用来产生每个这种缺陷的阈值，阈值又被用来发出需要维护建议消息的信号。根据本发明，对于所监测的每个可能的缺陷，存在一种有限但可变的算法周期，例如，它可能大约在已经出现若干缺陷时、运行次数超过2000次运行时或者在经过14天之后。在各算法周期结束时，计算缺陷率(缺陷数量与相关元件或子系统的总运行次数之比)；再根据所建立的平均缺陷率以及算法周期中的运行次数来计算新的阈值偏差；然后根据最新计算的阈值偏差以及所建立的平均缺陷率来计算上、下阈值。
如果新的缺陷率超过最大上阈值，或者如果新的缺陷率和下一个在前缺陷率超过其相应的上阈值，则产生一个内部标志。如果一行中的三个比率超过或低于相应的阈值，则更新平均缺陷率；对平均缺陷率的上调由运行次数以及自维护人员到访期间产生维护标志以来的时间来限制。
当存在对信息的请求(例如来自中央电梯监测机构)或者维护人员访问时，本发明开始起作用。在任一这类情况中，对于存在平均缺陷率的上调而没有后续下调的任何参数，或者如果自维护人员上次访问以来已经对该参数产生了内部标志并且自那时以来没有发生平均缺陷率的下调，则指出维护建议消息。
特定的维护建议消息取决于导致该消息的参数以及其它相关因素，在前面两个申请中阐述了所述消息的实例。
仅当发出对信息的请求的远程维护机构请求时，或者表明正在进行维护访问的维护人员请求时，才可指出本发明的维护建议消息。另一方面，本发明可用于以先有技术已知的类似方式或者其它方式来产生警报和告警。
提供维护建议消息的状况与先有技术极为不同。首先，这些消息是状况相关的，取决于表明本文中称作缺陷的值得注意的事件或状况的电梯实际参数。此外，并不是对每个值得注意的事件或状况起作用，仅当根据该电梯的最近运行，缺陷发生率超过该特定电梯中该特定参数的自动更新的可变阈值时，才对根据本发明所产生的那些事件或状况起作用。因此，只有表示电梯性能下降的环境才会导致指明维护建议消息，从而把维护工作限制到在该特定时间在该特定电梯中真正需要的程度。
根据以下结合附图对示范实施例的详细说明，本发明的其它目的、特征和优点将变得更为明显。
附图说明
这里，以下附图是本发明的功能的高级逻辑流程图，如下：
图1是主流程；
图2是学习；
图3是估算内部标志；
图4是更新阈值；
图5是数据存储器；
图6是估算维护标志；以及
图7是数据恢复。
图8A-8H是基于公共时基的处理的说明。
图9是作为相关运行的函数的缺陷曲线表。
具体实施方式
可以预期，本发明将用于对前面两个申请中所述种类的缺陷产生作用。本发明通常用于一种系统，这种系统监测一定数量的参数，例如出现在先前两个申请中的50与60个参数之间。在这里的实施例中，对于各个参数，有完整的一套仅针对该单个参数起作用的缺陷率处理软件。因此，本文附图中所示的软件是单个参数所需的软件，它乘以所需倍数，以便为所监测的各参数提供一套相似的软件。但是，本发明可用于一种系统，在该系统中，仅提供一套软件，并且各参数由这一套软件依次处理，随后再由相同软件来处理下一个参数。根据这里的附图以及下面的论述，多参数软件的实现也是本领域的技术人员可想到的。
本文中，缺陷是值得注意的事件，可由运行过快或过慢、或者持续时间过长、或者参数过于反常、位置错误等等而产生。在前面两个申请中阐述了各种各样的实例。在本实施例中，操作次数可以是与所监测的缺陷有关的开门或关门的次数、或者按下电梯门相关按钮开关的次数、或者电梯轿厢的运行次数等等。
对于门操作，门的完全打开和关闭被视作一个操作，门操作对应于关于电梯轿厢门和楼层门的大量参数。对于楼层门，为每个楼层门单独保存各参数。对于开门和关门按钮、轿厢呼叫和楼层呼叫按钮，按钮的每次按击是该按钮的操作。
以下所引用的因子的初始化如下所述：
k＝0
dCTR＝0
oCTR＝0
OIFACUM＝0
OUAACUM＝0
OMFVACUM＝20001
TAP＝0
TMFV＝0
LEARNING FLG(学习标志)＝设置
INT FLG(内部标志)＝重置
UAR FLG(UAR标志)＝重置
INFO FLG(信息标志)＝重置
VISIT FLG(访问标志)＝重置
VISITED FLG(受访标志)＝重置
图1中以下所述的事件只是在例程处于“等待”状态610时才有效。在图1中，每次发生对应于此参数的操作时，将产生操作事件611，并通过步骤612增加到操作计数器oCTR中。每次在此参数中发生缺陷时(缺陷是值得注意的事件或状况)，将产生缺陷事件616，并通过步骤617增加到该特定参数的缺陷计数器dCTR中。在每天的开始时，新的一天事件618到达步骤619，对算法周期计时器TAP加1。第一测试625确定被考虑的参数的缺陷数量d是否超过二。由于缺陷计数值被初始化为零，因此测试625最初为否定，到达测试626以确定相关操作的次数是否超过2000。测试626最初为否定，因此测试627确定自学习过程开始以来是否经过了14天，如每天通过步骤619递增一次的算法周期计时器TAP所指示。最初没有经过14天，因此测试627的否定结果返回等待状态610，在其中它将保持到在图1中发生下一个事件611、616、618，此后重复该过程。通过步骤和测试625-627的过程将在任何事件之后重复进行，直到缺陷或操作的数量或者所经过的时间最终产生测试625-627之一的肯定结果。这些测试之一的肯定结果表示算法周期的结束，此后进行各种计算。虽然不是优选的，但如果需要，则算法周期可以仅由测试625-627之一或者由其它测试集合来划分。
到达测试630，确定是否设置学习标志。最初将设置学习标志(如图2上部的各初始化项所示)，因此测试630的肯定结果通过转移点632到达学习子程序631(图2)。在步骤633，计算缺陷产生的比率r，它等于缺陷的数量dCTR与相应操作次数oCTR之比。测试637确定最近所产生的缺陷率是否超过最大上阈值UTMAX；最大和最小上阈值(更完整地参照以下内容)由电梯专家来建立，并且在利用本发明的电梯的整个使用期限内不会改变。如果最近的缺陷率超过那个参数的最大上阈值，则通过使程序通过返回点638到达等待状态610来忽略该比率。但是，如果最近所产生的缺陷率r没有超过最大上阈值UTMAX，则测试637的否定结果到达步骤639以对学习计数器k加1，学习计数器k已被初始化为零，因此它指向K个学习步骤中的第一个，这一般为三和六之间某个数，并且根据需要，可以或者可以不是逐个参数彼此不同。然后，步骤640存储当前的缺陷数量，作为学习步骤k的缺陷数量，以及步骤641存储当前的操作次数，作为当前学习步骤的操作次数。测试644确定学习步骤是否等于所需学习步骤的总数K。如果不是，则该过程在步骤645-647中把Tap、d和o计数器恢复为零，通过返回点638回到图1中的主程序，然后再到达等待状态610，并再次重复。本文所用的“返回”表示回到图1中从其转移的点。
图2的过程响应图1的事件而继续进行，直到已经完成全部学习步骤K。然后，在步骤650产生平均缺陷率R，它等于对于所有K个学习步骤的缺陷率的存储值dk的总和除以对于所有K个学习步骤的操作次数的存储值ok的总和。步骤651重置学习标志，它发出学习子程序631结束的信号，以及步骤652把算法周期标志符i(下面进行描述)重置为零。测试653则确定对那个参数新计算的平均缺陷率R是否小于某个最小值、例如K个学习步骤中平均操作次数的倒数的一半；如果是，则在步骤654中设置为该值；否则忽略步骤654。然后，步骤645-647把计数器恢复为零，以及程序通过转移点638返回到图1的主例程，因而返回到等待状态610。在电梯的使用期限中不再进行(该参数的)学习，除非在彻底的电梯大修之后。
当学习完成时，事件611、616、618(图1)中的任一个将对相应的计数器和累加器加1，并到达测试625-627系列以确定是否已经到达算法周期的结束点，其方式如以上所述。如果没有，则程序到达等待状态610以等待下一个事件611、616、618。
在随后的所有处理过程中，下标i表示连续的算法周期。在图8A-8H中，单垂直线划分算法周期；垂直箭头表示信息请求或访问。为了以下所述原因，在一个算法周期中所采集的数据在下一个算法周期中与先前的算法周期i-1、i-2中的处理结果一起进行处理。当前处理周期为i。
最后，测试625-627之一将为肯定的，到达测试630，它在电梯的其余使用期限中为否定，本发明与其相关。这通过转移点657到达图3的子程序656，它通过在各相应算法周期结束时执行的一系列算法步骤来估算是否应该产生指示值得注意的事件的内部标志。测试658检查受访标志(下面进行说明)；一般来讲，没有进行设置，从而到达测试659以确定i是否为零，这将只是第一遍通过算法。如果i＞0，则步骤660产生周期i的缺陷率ri，等于缺陷数量di除以操作次数oi。然后，步骤661产生偏差σi，为以下结果的平方根：(a)(1)当前平均比率与(2)1减去当前平均比率之积，(b)除以操作次数oi。步骤662则产生这个周期的上阈值UTi，为以下值中的最大值：或者(1)上阈值的固定最小值UTMIN，或者(2)平均缺陷率R加上当前偏差σi的2.33倍。值2.33是偏差的已知常数，对于这个偏差，存在采样值超出所关注范围的1％的可能性。利用步骤662的最大值确保上阈值不低于专家对特定参数的上阈值所确定的作为最小可能值的某个最小量。但是，可不考虑任何UTMIN而使用本发明。步骤663设置下阈值LTi，它等于平均缺陷率减去当前偏差的2.33倍。
这时，测试确定是否设置内部标志，它在某些情况下可用来产生维护建议请求，如以下所述。测试666确定i是否大于1；这是这些测试所需的，它涉及来自算法周期i-1的信息。如果不是，则测试将等待下一个算法周期，通过点667回复到图4，进入更新阈值子程序。但是，如果i大于1，则测试669确定当前缺陷率是否超过最大上阈值；如果是，则步骤670设置内部标志。然后，内部标志操作累加器oIFACUM在步骤671被重置为零。以一种仅与内部标志相关的方式使用在步骤671中初始化的操作累加值，如以下所述。另一方面，如果测试669为否定，则测试672确定缺陷率的当前值ri是否超过当前上阈值UTi。如是是，则测试673确定下一个前一算法周期ri-1的缺陷率是否超过前一算法周期的上阈值UTi-1。如果两个测试672和673均为肯定，则步骤670和671建立内部标志，如以上所述。如果测试669和测试672或673其中任一个为否定，则步骤670和671被忽略。虽然不是优选的，但步骤670也可响应测试672的肯定结果而设置内部标志，而不考虑在前的算法周期(没有测试673)。然后，程序通过点667回到图4。
由于图4中的测试涉及来自算法周期i-2的信息，因此测试677确定i是否大于2；如果不是，则不采用i-2执行任何更新，因此例程通过返回点693回到图1。但是，如果i＞2，则第一步骤679产生平均缺陷率的新值RNEW，为(a)现有平均缺陷率R加上(b)(1)在三个算法周期上新计算的缺陷率算术平均值与(2)现有平均缺陷率之差的一半。新计算的缺陷率平均值是当前周期i和接下来的前两个周期i-1、i-2的r、o值总和之比，如图4的步骤679所示。本文所用的“平均值”并不意味着“算术平均值”，而是步骤679中得出的准积分值。一旦计算了新比率，测试680确定它是否构成平均缺陷率的上调或下调。假定它为上调，则一系列测试683-685分别确定最后三个算法周期的缺陷率是否超过最后三个周期的相应上阈值。如果是，则平均缺陷率可向上调整，只要它处于工作周期之内，其中工作周期在响应维护人员的现场访问而产生的最后的先前维护建议消息(维护标志，下面结合图6进行说明)的20000次操作的范围内，如操作累加器OMFVACUM所示，以及处于上一次响应维护人员的电梯现场访问而产生的维护建议消息的六个月(TMFV)内，如肯定的测试686和687所示。如果缺陷率在上述时间和操作限定内超过了一行中的三个算法周期(或者如任何实施例中可选择的其它数量的周期)的相应上阈值，则测试683-687的肯定结果到达步骤690，它把平均缺陷率R设置为等于新创建的缺陷率RNEW。然后，在步骤691中设置记录了平均缺陷率的上调的标志UAR。而且，步骤692把累加器OUAACUM恢复为零，它跟踪自平均缺陷率上一次上调以来的操作次数。如果测试683-687中任一个为否定，则平均缺陷率R不向上调整。但是，虽然不是优选的，但测试686或687中任一个或两个可根据需要在本发明的任何实施例中被省略。然后，更新子程序通过返回点693回到图1的主例程。
另一方面，如果测试680表明新产生的平均缺陷率低于当前平均缺陷率，则多个测试696-698确定最后三个算法周期中的缺陷率是否低于相应周期的相应下阈值。如果是，则所有三个测试696-698(或者在任何实施例中可选择的其它数量的测试)的肯定结果到达步骤699，从而使平均缺陷率R设置为等于新计算的缺陷率RNEW。这是下阈值的唯一作用。步骤700重置先前在步骤670(图3)中已经设置的内部标志，因为在内部标志之后出现的下调将取消作为内部标志的结果(内部标志的唯一功能，下面结合图6更详细地说明)而创建维护标志。同样，步骤701将重置记录平均缺陷率的上调的标志UAR，使得不存在随后没有跟随下调的上调，从而取消维护标志和相关建议的创建，如下面结合图6所述。虽然不是优选的，但步骤700和701在本发明的特定实施例中可根据需要被省略。然后，例程通过返回点693回到图1。
在图3和图4的内部标志和更新例程之后，一系列常规事务处理步骤708-717(图1)停止当前算法周期并准备下一个周期。步骤708将i值加1，以便指向下一个算法周期；进行这个步骤之后，步骤709和710存储dCTR和oCTR的值为下一个算法周期的di和oi。然后，步骤711-713对累加器中自上调以来的操作次数(OUA)、自产生内部标志以来的操作次数(OIF)以及自响应访问而产生维护标志以来的操作次数(OMFV)的值加1。在步骤714，自作为访问结果所产生的维护标志以来的时间(TMFV)已经对它添加了当前算法周期的范围(TAP)。然后，步骤715-717把d、o计数器以及算法周期计时器恢复为零。例程则回到等待状态610。
图1、3和4的例程继续进行，可能产生平均缺陷率的上调或下调，它又导致对阈值的调整(图3的步骤661-663)以及可能设置此参数的内部标志(图3的步骤670)。阈值的上调或设置内部标志可导致设置图6中的维护标志，它是发出对应于此参数的维护建议消息的指令，如以下所述。
参照图1，信息请求(INFO REQ)是由不在现场的维护人员或设备所发起的事件，使电梯状况信息被发送(例如通过电话线路)到中央监测站。“访问”是由在电梯现场访问的维护人员进行的开关之类的操作。这些事件可产生维护标志，从而又产生维护建议消息。信息请求事件或者访问事件将导致步骤和测试的执行，其方式或多或少与算法周期结束时的相同，如以上所述。这将提供更新信息，以便确定是否应该设置维护标志，从而又使得维护建议消息提供给发起该信息请求的远程区域或者提供给产生访问事件的现场维护人员。当处理信息请求时，恢复接收信息请求的算法周期(意味着o计数器中和d计数器中的计数被向前进位)，而不管是否在算法周期的早期接收到信息请求(图8B)，请求组合算法周期(图8C)或者在算法周期的极后期接收，使得算法周期被视为正常(图8A)。该恢复的出现是因为以下两个方面：信息请求标志使得算法周期i+1的o和d计数被恢复到它们与算法周期i的计数器结合之前所具有的值，并忽略开始新算法周期的步骤780-791。如果信息请求在o计数器中的值超过oi值的一半时被接收(图8A)，则算法周期i+1按照图8D所示被恢复；图8A的情况与图8B的情况之间的差异在于，在图8B中，算法周期i的数据必须被恢复，而在图8A的情况中，不需要恢复。在访问的情况下，在对该访问的处理结束时开始新的算法周期(图8E)。在信息请求或者访问的情况下，如果组合两个周期的数据(图8C)，则仅需要处理过程的一次重复(图8C和8E)。另一方面，如果在其中接收信息请求或访问的算法周期中的值足够大(图8A)，使得没有发生组合，则需要处理的两次重复(图8G和8H)，第一次处理算法周期i，第二次处理算法周期i+1(图8G，它在图8H中变成周期i)。
信息请求或访问的发生分别产生相应的事件720、721。信息请求事件在相关步骤722中设置相应的标志。信息请求所中断的任何算法周期在处理之后被恢复。要进行这个步骤，通过图5中的转移点725到达数据存储子程序724。在步骤730中存储所涉及的算法周期iMEM，以及在步骤731和732中把o和d的当前值存储为oMEM和dMEM。同样，在步骤733-738中存储o累加器的存储值TMFC(下面进行说明)、内部标志和UAR标志。例程则通过返回点739回到图1。
在完成学习之前不处理信息请求和访问；测试743在这种情况下回到等待状态610。
由于信息请求或访问可在算法周期中的任何时间发生，因此它们中的任一个可刚好在完成前一个算法周期之后发生(图8B的箭头)，或者在完成前一个算法周期之后更长时间以后发生(图8A的箭头)。测试744确定操作计数器oCTR当前是否具有高于前一个算法周期oi中的操作次数的一半的设置。如果是(图8A)，则该参数的当前算法周期被视为完整的算法周期，以及处理将通过转移点745进行到例程656和676(图3和图4)，如以上所述。在这种情况下，分配给算法周期i的数据在例程656和676中处理，如图8G所示。在访问的情况下，在该时间采集的与算法周期i+1有关的数据在对算法周期i加1之后在下一个算法周期中处理，如图8E所示。在访问之后，始终开始新的算法周期，而不恢复任何数据。因此，一旦图3和图4中的处理在周期i的子程序656和676中完成，则通过转移点840进入多个步骤747-753(与步骤708-714相同)，并执行这些步骤以进入下一个算法周期，然后通过转移点756再次到达图3和图4的子程序656、676以执行图8H的处理。另一方面，如果当前算法周期没有超过前一个周期的操作次数的一半(图8B)，则测试744为否定(图1)，以及两个周期的操作次数和两个周期的缺陷数量在一对步骤757、758中被组合(图1)。累加器在步骤759-761中增加了o计数值，以及自访问期间产生维护标志以来的时间在步骤762中增加了上一个算法周期的持续时间。然后，通过转移点764到达图3和图4的内部标志和更新子程序656、676。
在图6中，通过转移点766到达估算维护标志子程序765。在图6中，第一测试767确定自从上一次对平均缺陷率R向上调整以来是否已经发生20000次操作。如果是，则不会根据R的上调建立维护标志。但是，如果没有发生20000次操作，则测试767的肯定结果到达测试768以确定UAR标志是否在步骤691中被设置(图4)且仍然没有在图4的步骤701中被重置(通过R的下调)。因此，测试768的肯定结果表明，在上一次的20000次操作中，自上一次访问以来存在平均缺陷率的上调(因而存在阈值的上调)，之后没有下调。如果测试767或者测试768为否定，则测试771确定自从设置内部标志以来是否已经有20000次操作；在图3的步骤671建立内部标志时，重置累加器OIFACUM。如果没有出现20000次操作，则测试772确定是否设置了内部标志。如果是，则意味着自从设置内部标志以来没有平均缺陷率的下调(因而没有阈值的下调)，因为它原本在图4的步骤700中被重置。在图6中，如果在20000次操作中，存在之后没有跟随下调的上调或内部标志，则测试768或772的肯定结果将到达步骤773，以便表明应该产生维护标志，它可用来导致产生上述共同未决申请中所述类型的相应维护消息。然后，通过返回点774回到图1。
如果通过估算维护标志子程序765的处理是作为访问的结果而不是信息请求的结果，则测试777的否定结果将到达步骤780以设置受访标志。这在图3中用来防止在访问之后的第二遍处理之后的第一算法周期中执行任何算法操作(图8H)，从而在随后的算法周期中仅发生数据采集。在图3中，测试658的肯定结果到达步骤778，步骤778重置受访标志，并使图3的其余部分被忽略，从而在图8H的周期i之后的算法周期中所采集的数据的处理(已被处理)当在下一个算法周期中正在采集数据时不会再次被处理。
在图1中，步骤781对i加1；一系列步骤782-784重置o和d计数器以及算法计时器，用于下一个算法周期。多个步骤785-788把累加的时间和三个操作累加器恢复为零，因为它们都跟踪访问之后的操作和时间。然后，步骤789、790重置内部和UAR标志，因为内部标志或UAR标志的出现仅当访问之后被设置时才有效。然后，例程回到等待状态610以等待另一个操作、缺陷或新的一天。
另一方面，如果通过子程序765的处理是作为信息请求的结果(在步骤722中设置信息标志)，则必须对算法周期i和i+1恢复刚好在信息请求之前组合的数据(图8C)，如图8D所示。测试777的肯定结果到达步骤797以重置信息请求标志。然后，在图7中，通过转移点802到达数据恢复子程序801。
图5中步骤730-738的所有设置这时分别通过图7中的相应步骤830-838而倒转，以便恢复上一个算法周期(图8D)。然后，程序通过返回点839回到图1以等待另一个操作、缺陷或新的一天。
如果在本发明的任何实现中需要，如果维护人员的下一个前一次访问是在当前时间的两个星期之内，则不认可访问中断；这是因为最好是采用旧的完整数据而不是仅使用可在两周的周期(单个算法时间周期)中聚集的较不完整的数据。在这种情况下，维护标志可保留两周，响应该时间内的访问而被使用。虽然不是优选的，但如果在任何实施例中需要，也可仅响应访问(没有信息请求)或者仅响应信息请求(没有访问)或者响应一个或多个其它特定事件来产生维护标志。
在世界上的一些地方，阻挡从走廊通往电梯口的楼层门可能安装铰链，从而旋转打开和关闭，而不是垂直或水平滑动(旋转门)。它们其中的许多采用液压闭门器，偶尔会失去油压，导致不能正常关门。这导致每次门操作的楼层门反弹率高(图3，所述两个申请的第6参数)。在图9中，给出监测旋转门反弹的简化实例，说明如何改变阈值以及如何创建维护标志。在图9中，圆圈(无论是否空心)表示在图9中在接近零与大约11％之间变化的缺陷率r，其中带星号的那些圆圈表示已经导致产生内部标志的缺陷率。在图9的实例中，各算法周期包含500次门操作，其中初始平均缺陷率R刚超过2％。在图9中，X表示技工访问，假定这大约每两个月发生一次，可转换为大约每5000次操作。被正方形包围的各X表示已经对旋转门反弹参数产生了维护标志。上阈值和下阈值为虚线，分别就在4％以下以及1％以下开始。
在图9中，达到并包含周期46的所有算法周期的缺陷率均低于上阈值；注意，存在低于下阈值的缺陷率的事实仅在通过调整平均缺陷率R来调整阈值时才相关。在第50个算法周期中，由于第49和第50个(连续的)算法周期均高于各周期的当前阈值(在这种情况中是相同的)，因此产生内部标志。维护人员的第五次访问将由于第50个算法周期中所产生的内部标志而产生维护标志。第54个算法周期将和第55个算法周期一样导致产生内部标志。另外，由于在第55个算法周期，一行中有三个连续算法周期超过了相应的上阈值，因此平均缺陷率R在那时向上调整，产生新的上阈值和下阈值，其中如阈值所证实的较大σ值在第55个算法周期之后的分布范围大于在第55个算法周期之前的范围。在第六次技工访问中，由于在第55个算法周期中所产生的内部标志而产生维护标志。注意，性能在第五次访问之后、在第50至第54个算法周期附近有所改进，但此后则显著下降。因此，技工在第五次访问期间没有充分地解决问题。另一方面，在第六次访问之后，性能明显改善，意味着维护人员解决了问题。
在第65个算法周期，由于一行中有三个算法周期的缺陷率低于下阈值，因此向下调整阈值。在第77个算法周期中，再次向下调整阈值。在第100个算法周期中，再次向下调整阈值。在算法周期131中，由于有两个连续的缺陷率高于上阈值而产生内部标志。在算法周期132中，也产生内部标志；但是，没有向上调整阈值，因为自第六次访问以来已经有超过20000次的门操作，其中第六次访问是产生了维护标志的最后一次访问(步骤773和测试772)。内部标志通过与第14次访问相符的第140个算法周期连续产生，从而产生维护标志。在第14次访问之后，一行中将有三个算法周期(139、140、141)的缺陷率超过相应的阈值，从而使阈值在算法周期141中增加。随后不久，在算法周期146，有三个连续的缺陷率低于下阈值，因此再次向下调整阈值。虽然没有说明，但维护标志无疑可在除了访问之外的时间或者响应信息请求来产生。
一般来讲，本发明可结合先前两个申请中的那些值得注意的事件和状况来使用，其中维护消息的产生取决于异常发生数量与相关操作次数之比，它在所述上述申请中采用固定阈值。在其中一部分中，阈值是专家已知的，要求某个固定阈值，在这种情况下，无法使用本发明。
通过引用将上述全部专利申请结合到本文中。
因此，虽然参照其中的示范实施例来表示和描述了本发明，但本领域的技术人员应该理解，只要未背离本发明的精神和范围，可在其中以及对其进行其它各种变更、省略和添加。

Claims (22)

1.一种确定何时应该产生均与电梯的特定相应参数有关的一个或多个特定维护建议消息的方法，所述方法包括：
(a)监测与所述参数有关的状况和/或事件，以便确定就电梯维护而言认为值得注意的任何这类状况或事件，并对其作出响应而产生缺陷指示；
(b)在一系列连续的算法周期其中的每一个中-
(i)记录所产生的所述缺陷指示的数量；
(ii)记录与所述参数有关的电梯元件的操作次数；
(ii)提供缺陷率指示，它是在一个算法周期中所述缺陷指示的数量与相关的所述操作次数之比；
(c)从包含所述各个周期之前的一个或多个周期的多个所述周期中记录的所述缺陷指示数量和所述操作次数来定期产生平均缺陷率指示；
(d)在所述各个算法周期中-
(iv)响应所述平均缺陷率指示和所述相关操作次数而产生偏差指示；
(v)响应所述平均缺陷率指示和所述偏差指示而产生上阈值指示；以及
(vi)有选择地产生维护标志指示，表明应该响应以下各项中的至少一项而产生与所述参数有关的维护建议消息：(1)在所述周期中的至少一个中所记录的所述缺陷指示的数量超过在所述至少一个周期中所产生的所述上阈值指示中相应的一个，以及(2)所述步骤(c)导致所述平均缺陷率的上调。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述周期由以下各项中的至少一项来划分：(a)所述步骤(i)中记录的缺陷的预定数量，(b)所述步骤(ii)中所记录的操作的预定次数，或者(c)预定的时间周期。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤(v)包括：
响应所选的多个所述周期中所述缺陷数量超过所述相应上阈值指示，产生所述维护标志指示。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述所选的多个周期是相互接连的。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于所述步骤(v)包括：
响应在特定的多个所述周期中导致所述平均缺陷率上调的所述步骤(c)，产生所述维护标志指示。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
存在多于所述所选多个周期的所述特定的多个所述周期。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
所述特定的多个周期是相互接连的。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤(c)包括：
响应多个所述周期中所述缺陷指示的所述数量超过所述相应上阈值指示，在所述周期中的任一个中产生所述平均缺陷率指示的新值。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤(v)包括：
响应在多个所述周期中导致所述平均缺陷率上调的所述步骤(c)，产生所述维护标志指示。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤(c)包括：
定期产生所述平均缺陷率指示的新值，它等于
(i)现有平均缺陷率指示加上
(ii)(1)在多个所述周期上新计算的所述缺陷率的算术平均值与(2)现有平均缺陷率指示之差的一半。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：
响应所述平均缺陷率指示和所述偏差指示而产生下阈值指示。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于所述步骤(c)包括：
响应多个所述周期中所述缺陷指示的所述相应数量低于所述相应下阈值指示，在所述周期中的任一个中产生所述平均缺陷率指示的新值。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于：
向下调整所述平均缺陷率。
14.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤(v)包括：
在特定事件之后有选择地产生所述维护标志指示。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于：
仅在特定事件之后才产生所述维护标志。
16.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述特定事件是以下各项中的至少一项：(i)维护人员对所述电梯的访问或者(ii)提供关于电梯状况的信息的请求。
17.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
仅当自从与所述访问同时产生所述维护标志以来发生的所述操作的总次数小于操作的相关阈值次数，所述步骤(c)才导致向上调整所述平均缺陷率。
18.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
仅当自从与所述访问同时产生所述维护标志以来所经过的总时间小于相关阈值时间量，所述步骤(c)才导致向上调整所述平均缺陷率。
19.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤(v)包括：
响应所述周期中的至少一个中所记录的所述缺陷指示的数量超过所述相应上阈值指示，在特定事件之后有选择地产生所述维护标志指示，以及所述步骤(c)在所述特定事件前后未导致所述平均缺陷率的下调。
20.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤(v)包括：
响应所述步骤(c)导致所述平均缺陷率上调，在特定事件之后有选择地产生所述维护标志指示，以及所述步骤(c)在所述特定事件前后未导致所述平均缺陷率的下调。
21.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述步骤(v)包括：
仅当自从所述周期之一中记录的所述缺陷指示数量超过所述相应阈值以来的所述操作总数小于相关阈值操作次数，才响应所述周期之一中记录的所述缺陷指示数量超过所述相应上阈值而在特定事件之后有选择地产生所述维护标志指示。
22.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述步骤(v)包括：
仅当自从所述步骤(c)导致所述平均缺陷率上调以来、所述操作总数小于相关阈值操作次数，才响应所述步骤(c)导致所述平均缺陷率上调而在特定事件之后有选择地产生所述维护标志指示。
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