CN101780909A - 无机房电梯检测诊断系统 - Google Patents

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CN101780909A
CN101780909A CN200910113456A CN200910113456A CN101780909A CN 101780909 A CN101780909 A CN 101780909A CN 200910113456 A CN200910113456 A CN 200910113456A CN 200910113456 A CN200910113456 A CN 200910113456A CN 101780909 A CN101780909 A CN 101780909A
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CN200910113456A
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陈志军
朱征飚
陆玉林
闫学勤
李明华
程志江
董琴
于春华
王云青
曹有林
朱征平
黄德启
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Xinjiang Tianshan Elevator Manufacturing Co Ltd
Xinjiang University
Original Assignee
Xinjiang Tianshan Elevator Manufacturing Co Ltd
Xinjiang University
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Abstract

本发明涉及一种无机房电梯检测诊断系统,包括由数据采集、传输系统和数据分析系统组成。数据采集传输系统包括单片机、与单片机相连的可控电源、模数转换芯片、数据传输模块,接口芯片,与接口芯片相接的传感检测装置。数据分析系统采用上位计算机监控系统,接收各个电梯上安装的MCU单元数据进行监控。MCU测控系统通过数据传输模块的通讯口与GPRS DTU传输模块连接,并采用自报、自报-确认的通信体制,通过编制软件实现数据采集、选择工作模式以及数据监控的功能。本发明具有数据监测准确、及时、测点多、实用性强的特点,可满足各种电梯运行环境的需求,其不仅能够记录、传输数据,而且能对数据进行智能化管理。

Description

无机房电梯检测诊断系统
技术领域:本发明涉及一种无机房电梯检测诊断系统。
背景技术:随着我国经济社会的发展,人们对电梯乘坐的稳定性、快速性等提出了越来越高的要求;现代电子技术、传感技术、通信技术和计算机技术的迅速发展,也促进了电梯技术自动化的发展。在电梯监测系统中,常常需要对众多的电梯运行参数进行实时监测和历史数据的保存,并借助便携式大容量的存贮器进行历史的数据记录和保存,作为现场监测和宏观控制检修的依据。
发明内容:本发明的目的在于提出一种对电梯运行参数可实时监控,并可对电梯故障进行智能诊断,并评判无机房电梯系统的健康状况的无机房电梯检测诊断系统。
本发明的目的是这样实现的:无机房电梯检测诊断系统包括由数据采集、传输系统和数据分析系统组成。数据采集传输系统包括单片机、与单片机相连的可控电源、模数转换芯片、数据传输模块,接口芯片,与接口芯片相接的传感检测装置。数据分析系统采用上位计算机监控系统,接收各个电梯上安装的MCU,即数据采集传输系统数据进行监控。MCU测控系统通过数据传输模块,优选MAX232的通讯口与GPRS DTU传输模块连接,每一个GPRS DTU传输模块装入一个中国移动的数据SIM卡,这样就可实现对远程数据的测量。并采用自报、自报-确认的通信体制,通过编制软件实现数据采集、选择工作模式以及数据监控的功能。
本发明具有数据监测准确、及时、测点多、实用性强的特点,可满足各种电梯运行环境的需求,其不仅能够记录、传输数据,而且能对数据进行智能化管理,将各种数据信息按照使用者的要求进行处理,进一步的满足测量要求。本系统长时间使用运行稳定,采集数据精度高,存储的数据量大。用户通过交互界面可以获得故障诊断结果,交互界面并进行三种形式报警(显示屏幕报警,声音报警和拨号报警),确保电梯所发生的故障能迅速引起工作人员的注意,及时排除。管理人员通过人机界面可以补充给故障诊断专家系统新的知识、经验。
附图说明:本发明的具体结构由以下的附图和实施例给出:
图1是无机房电梯检测诊断系统框图;
图2是USB接口电路框图;
图3是无机房电梯检测诊断系统的功能模块及故障诊断系统;
图4是神经元网络示意图;
图5是无机房电梯检测诊断系统结构示意图;
图6是分析程序对采集信号处理的流程图;
图7是16路数据采集电路图。
图例:1、输出层,2、输出模式,3、输出神经元,4、隐含神经元,5、输入神经元,6、输入模式,7、输入层,8、隐含层。
具体实施方式:
本发明不受下述实施例的限制,可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
实施例:如图1、2、3、5、7所示,无机房电梯检测诊断系统包括由数据采集、传输系统和数据分析系统组成。数据采集传输系统包括单片机、与单片机相连的可控电源、模数转换芯片、数据传输模块,接口芯片,与接口芯片相接的传感检测装置。数据分析系统采用上位计算机监控系统,接收各个电梯上安装的MCU,即数据采集传输系统数据进行监控。MCU测控系统通过数据传输模块,优选MAX232的通讯口与GPRS DTU传输模块连接,每一个GPRS DTU传输模块装入一个中国移动的数据SIM卡,这样就可实现对远程数据的测量。并采用自报、自报-确认的通信体制,通过编制软件实现数据采集、选择工作模式以及数据监控的功能。
本系统的核心是STC89C58RD单片机,该MCU芯片是STC公司生产的一款新型的单片机,它不仅兼容89C51单片机,还增加了很多功能,包括其内部RAM区大,达到了1280个字节,32K的FLASH供用户存储程序,还有16K的EEPROM可以存储大量的关键数据,并且内部还集成了看门狗复位电路。这不仅使得下位系统结构简化,也大大降低了成本。为了满足系统采集精度要求,系统采用了16位的AD7715模数转换芯片和高精度的基准电源模块AD780与之配合,AD7715是美国ADI公司生产的16位模数转换器。它具有0.0015%的非线性、片内可编程增益放大器、差动输入、三线串行接口、缓冲输入、输出更新速度可编程等特点,适用于单通道低速小信号的采样应用。另外为了实现多路数据采集,还可以用ADG508多路转换开关电路来扩充,MAX232则实现了与上位机的串行通信,以实现数据的有线或无线的传送。另外在电梯的运行过程中,涉及到大量的开关量信号,也可通过系统的相应调理电路加以处理并送到MCU上。
在无机房电梯检测诊断系统中,使用多种传感检测设备,其中使用温度传感器安装在电机与井道壁上,检测电机温度和井道温度;使用位移传感传感器和振动传感器安装在轿箱上,检测轿箱的位移和振动;使用光电传感器用于检测门控系统。各种传感检测设备通过总线与主控主机相连接,与主机通信并实时传输检测数据。在检测到无机房电梯系统各种设备的实时状态数据之后,将多种实时数据进行信息融合,从中分析隐含在多种实时数据中的综合信息,利用模糊专家系统等人工智能技术,对电梯故障进行智能诊断,并评判无机房电梯系统的健康状况。
当上位机接收到下位机MCU通过有线或无线方式传送过来的数据信息后,上位机除了显示当前电梯运行状态各采集参数外,还需要根据所获得的采集信号,建立样本数据库,上位计算机进行实时在线故障检测,直接检测故障信号,或根据检测信号判断故障,然后进行故障报警。综合数据库用于存放反映系统当前电梯状态的事实数据,综合数据库分为动态数据库和静态数据库两部分。动态数据库用来存放实时检测数据、推理过程的中间假设和最后结论;静态数据库则用来存放相关运行参数,如报警上、下限值,电梯运行时间参数值等。由于进行实时诊断,对电梯而言现场信号的时序和时差是参数管理的关键数据,为此需要对电梯在库中分别建立一个时间数据表。知识库主要功能是存贮和管理专家系统中的知识。知识库中的知识主要有两类:一类是电梯领域中的公开知识,包括电梯各种运行步骤、各种信号的逻辑关系和时间顺序等;另一类是电梯故障诊断子系统中所用的知识大部分都是直觉知识,或者是经验知识。
如图2所示,CH375是南京沁恒电子有限公司生产的一种USB总线的通用接口芯片,支持USB-HOST主机方式和USB-DEVICE/SLAVE设备方式。在本地端,CH375具有8位数据总线和读、写、片选控制线以及中断输出,可以方便地挂接到单片机/DSP/MCU/MPU等控制器的系统总线上。CH375还内置了处理Mass-Storage海量存储设备的专用通讯协议的固件,外部单片机可以直接以扇区为基本单位读写常用的USB存储设备(包括USB硬盘/USB闪存盘/U盘)。
如图4所示,本系统中采用神经网络BP模型实现对电梯的故障诊断。该算法具有全局最优性、训练速度快、鲁性强等特点,且计算量和存贮量仅与基本BP算法相当,非常适用实时应用。将其用于电梯的故障诊断中,在很大程度上提了BP算法的收敛速度及学习性能。电梯故障诊断的神经网络模型分为三层,分别为输入层7、隐含层8和输出层1。输入层7节点即输入神经元5,其个数对应于多少个故障现象;输出层节点即输出神经元3,其个数对应于多少个故障部位。输出节点值的大小反映了故障出现的可能性。隐含层节点即隐含神经元4,其个数可参照公式初步选取:
Figure G2009101134568D0000031
其中:M为输出节点数,N为输入节点数,
Figure G2009101134568D0000032
为1至10的常数。
如图6所示,在上位计算机内安装分析程序。采样时,先写通讯寄存器,然后是写设定寄存器,接着将采集信号输入,随后选择工作模式,工作模式分为定时发送和自报式两种,定时发送将采集信号转换为ASCII16进制,并发往缓冲区;自报式将采集信号转换为ASSCI16进制,并发往缓冲区。分析程序查询DRDY信号,DRDY信号变低后可写入读数据寄存器命令,如果这时DRDY仍为低电平,可以将本次采样的16位结果分两次读出,每次8位。
通过建立上位计算机监控系统,在操作界面上显示楼层配置,电梯型号,生产厂家,提升高度,梯速,信号系统,楼层高度等信息。同时在电梯运行事件库记录电梯在运行时所发生的事件,包括电梯起停,检修等事件。并将用户输人的信息转换为系统内规范化的表示形式,然后把这些信息的内部表示交给相应的模块去处理。系统内部的输出信息也由人机界面转换成用户易于理解的外部表示形式显示给用户。用户通过交互界面可以获得故障诊断结果,交互界面并进行三种形式报警(显示屏幕报警,声音报警和拨号报警),确保电梯所发生的故障能迅速引起工作人员的注意,及时排除。管理人员通过人机界面可以补充给故障诊断专家系统新的知识、经验。
以上技术特征构成了本发明的最佳实施例,其具有较强的适应性和最佳实施效果,可根据实际需要增减非必要技术特征,来满足不同情况的需要。

Claims (9)

1.一种无机房电梯检测诊断系统,包括由数据采集、传输系统和数据分析系统组成,其特征在于:数据采集传输系统包括单片机、与单片机相连的可控电源、模数转换芯片、数据传输模块,接口芯片,与接口芯片相接的传感检测装置,数据分析系统采用上位计算机监控系统,接收各个电梯上安装的MCU,即数据采集传输系统数据进行监控,MCU测控系统通过数据传输模块的通讯口与GPRS DTU传输模块连接,并采用自报、自报-确认的通信体制,通过编制软件实现数据采集、选择工作模式以及数据监控的功能。
2.如权利要求1所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:在无机房电梯检测诊断系统中,使用多种传感检测设备,其中使用温度传感器安装在电机与井道壁上,检测电机温度和井道温度;使用位移传感传感器和振动传感器安装在轿箱上,检测轿箱的位移和振动;使用光电传感器用于检测门控系统,各种传感检测设备通过总线与主控主机相连接,与主机通信并实时传输检测数据。
3.如权利要求1所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:上位计算机监控系统包含有分析程序、综合数据库、知识库、电梯故障诊断的神经网络。
4.如权利要求3所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:综合数据库用于存放反映系统当前电梯状态的事实数据,综合数据库分为动态数据库和静态数据库两部分。
5.如权利要求4所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:动态数据库用来存放实时检测数据、推理过程的中间假设和最后结论;静态数据库则用来存放相关运行参数。
6.如权利要求3所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:知识库是存贮和管理专家系统中的知识,知识库中的知识有两类,一类是电梯领域中的公开知识,包括电梯各种运行步骤、各种信号的逻辑关系和时间顺序;另一类是电梯故障诊断子系统中所用的知识,大部分是直觉知识,或者是经验知识。
7.如权利要求3所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:本系统中采用神经网络BP模型实现对电梯的故障诊断,电梯故障诊断的神经网络模型分为三层,分别为输入层、隐含层和输出层。
8.如权利要求7所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:输入层节点即输入神经元,其个数对应于多少个故障现象;输出层节点即输出神经元,其个数对应于多少个故障部位,输出节点值的大小反映了故障出现的可能性,隐含层节点即隐含神经元,其个数可参照公式初步选取:,其中:M为输出节点数,N为输入节点数,为1至10的常数。
9.如权利要求1所述的无机房电梯检测诊断系统,其特征在于:每一个GPRSDTU传输模块内装有SIM卡。
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