CN106256748B - 用于控制电梯系统的门系统的操作的方法以及电梯门系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于控制电梯系统的门系统的操作的方法以及电梯门系统。一种方法通过使用电梯门系统的降阶模型的一个或一组参数来控制电梯门系统的操作。所述操作包括移动门系统的至少一个门。所述方法测量表示门系统的操作的信号并且通过去除测量信号的在门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态而过滤测量信号。所述方法还更新门系统的降阶模型的参数以减少滤过信号和通过使用门系统的更新后的降阶模型所估计的估计操作信号之间的误差。降阶模型的参数包括质量参数和摩擦参数。

Description

用于控制电梯系统的门系统的操作的方法以及电梯门系统

技术领域

本发明总体涉及电梯系统，更具体地，涉及控制电梯门系统。

背景技术

用在高性能电梯中的自动滑动门必须满足各种操作规程。例如，为了防卡，要求机械连接在一起的所有零件的最大运动能量在平均关闭速度时不超过预定的最大值(例如10焦耳)。该要求为平均关闭速度设定了上限值。另一方面，短的关门时间对于高性能电梯的良好运输性能来说是先决条件。电梯门的质量与电梯门系统的动能相关，因而，需要确定电梯门的质量。

类似地，电梯门系统中的控制模块通过使用电动机作为致动器来控制控制电梯门的运动。为了改善乘员的乘坐舒适性，期望使电梯门移动平滑地进行。因而，控制模块需要在打开和关闭电梯门时减小振动和噪音。控制模块至少根据电梯门的质量控制电梯门的运动，这也使得知晓门的质量成为必要。

不同方法已用来确定电梯系统中的门的质量。例如，一种方法在使电梯系统运转之前对电梯系统的门进行称重。然而，门的重量会在许多情况下随着时间而变化。例如，用户可以改变门的装饰，所述装饰影响了门的重量。因而，需要在电梯系统操作期间在线地确定电梯门的质量。

另一种方法基于线性静态模型估计电梯门的质量，该线性静态模型表示门的平移加速度和使门移动的电动机的转矩之间的关系。然而，线性静态模型不能捕捉影响门移动的各个物理因素。例如，线性静态模型没有考虑到影响电梯门系统的动力学的摩擦力，因而会产生对门质量的不准确估计。另外，已存在的方法通常离线地估计电梯门的质量。

发明内容

本发明的一些实施方式基于如下认识：可以通过分析和利用门系统的动态特性来递归地估计门的质量和/或电梯门系统的其他参数。例如，在基于门系统的模型所估计的电梯门系统的性能与在门系统操作期间所测量的电梯门系统的性能之间的比较可以用来确定模型的参数，诸如，电梯门的质量。然而，电梯门系统的动力学是复杂的，并且门系统的模型包括高阶微分方程和许多模型参数。为此，对所有模型参数的识别必然需要门系统操作的不断的激发条件，这会导致不期望的振动。因此，基于门系统的常规操作对电梯门系统的全部模型参数进行参数识别是不实际的。

本发明的一些实施方式基于另一个认识：可以通过过滤掉未被降阶模型表示的谐波来同时降低电梯门系统的模型的阶以及降低测量信号的复杂性。以此方式，在不严重降低准确性的情况下降低了计算的复杂性，而且复杂性的降低允许实时地估计系统的参数。

例如，降阶模型的频率响应可能近似门系统的高阶模型的主频响应。这种近似将带识别的参数数目减少至高阶模型的一部分主参数。例如，降阶模型可以为二阶模型。然而，模型简化导致代表门系统的实际操作信号的谐波和降阶模型的频率响应的谐波之间的不匹配，这会导致对降阶模型的参数的不准确估计。因而，本发明的一些实施方式去除了信号的在降阶模型的频率响应中不存在的不期望谐波，以将滤过的信号的谐波与降阶模型的频率响应匹配。这种共同的减少允许通过减小滤过的测量信号和基于降阶模型用更新的参数所估计的信号之间的误差来递归地更新降阶模型的参数。

因而，本发明的一个实施方式公开了一种用于控制布置在建筑物中的电梯系统的门系统的操作的方法。该方法包括：通过使用所述门系统的降阶模型的一个参数或参数的组合来控制所述门系统的操作，其中所述操作包括移动所述门系统的至少一个门；测量表示所述门系统的操作信号；通过去除测量信号的在所述门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态而过滤所述测量信号；并且更新所述门系统的降阶模型的参数，以减小滤过信号与通过使用所述门系统的更新后的降阶模型所估计的估计操作信号之间的误差，其中所述降阶模型的参数包括质量参数和摩擦参数。所述方法的步骤由处理器执行。

另一个实施方式公开了一种电梯门系统，该电梯门系统包括：电动机和带轮；轿厢门，该轿厢门保护电梯轿厢的入口；层门，该层门保护电梯井的入口，其中所述电动机驱动所述带轮以使用带来移动所述轿厢门，并且其中所述轿厢门在所述电梯门系统操作期间的一时段内机械连接至所述层门；传感器，所述传感器用于测量表示所述门系统的操作信号；滤波器，所述滤波器用于通过去除测量所述信号的在所述电梯门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态而过滤测量所述信号，其中所述降阶模型的频率响应近似所述门系统的高阶模型的主频响应；以及控制器，所述控制器用于使用所述电梯门系统的降阶模型而控制所述电梯门系统的操作，其中所述控制器更新所述降阶模型的参数，以减小滤过的所述信号与通过使用所述门系统的更新后的降阶模型所估计的估计操作信号之间的误差。

又一个实施方式公开了一种用于控制布置在建筑物中的电梯的门系统的操作的方法，其中所述门系统包括电动机、带轮、保护电梯轿厢的入口的电梯门以及保护所述建筑物的楼层的入口的层门，其中所述电动机驱动所述带轮以使所述电梯门移动，并且其中所述电梯门在所述电梯轿厢停在所述建筑物的该楼层时机械连接至该层门以使所述层门移动。所述方法包括：通过使用所述门系统的降阶模型的一个参数或参数的组合来控制所述门系统在操作循环内的操作，其中所述操作循环包括所述电梯门和所述层门的打开和关闭中的一者或组合；测量所述门系统的操作信号；通过去除测量信号的在所述门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态来过滤所述信号，其中所述降阶模型的频率响应近似所述门系统的高阶模型的主频响应；并且更新所述门系统的降阶模型的参数，以减小滤过信号与通过使用所述门系统的更新后的降阶模型所估计的操作信号之间的误差，其中所述降阶模型的参数包括质量参数和摩擦参数。

附图说明

图1A是根据本发明的一些实施方式的电梯的门系统的框图；

图1B是根据本发明的另一个实施方式的电梯门系统的布置为控制电梯门的移动的部件的示意图；

图2是根据本发明的一个实施方式的用于控制门系统的操作的方法的框图；

图3A是根据本发明的一个实施方式的电梯门系统的框图；

图3B是根据本发明的一个实施方式的在线参数识别器的框图；

图3C是根据本发明的一个实施方式的用于控制电梯门系统的操作的方法的框图；

图4A是根据本发明的一个实施方式的用于降低电梯门系统的模型的阶的方法的框图；

图4B是由本发明的一个实施方式确定的电梯门系统的全模型的实施例；

图4C是由本发明的一些实施方式使用的系统模型的频率分析的汉克尔奇异值图表420；

图4D是具有根据本发明的一个实施方式的电梯门系统的全模型和二阶模型的频率响应的图表；

图4E是根据本发明的一个实施方式的电梯门系统的降阶模型的示意图；

图5A是根据本发明的一个实施方式的参数估计方法的框图；

图5B是根据本发明的一个实施方式的用于在时域中过滤信号的方法的框图；

图6是对于电梯门系统的模型参数的值在某些时刻切换的情况进行参数评估的一个实施方式的方法的框图；以及

图7是根据本发明的另一个实施方式的进行参数评估的方法的框图。

具体实施方式

图1A示出根据本发明的一些实施方式的电梯的门系统100的框图。门系统100包括控制器10，该控制器连接至电动机20和手控终端40。另外，门系统100包括两件式轿厢门50和平衡重70。层门60——布置在各楼层以保护电梯井——机械连接至电梯轿厢80的轿厢门50。例如，轿厢门可以具有释放和移动每楼层的层门的搭接机构。

图1B示出根据本发明的另一个实施方式的电梯门系统的布置成控制电梯门的移动的部件的示意图。所述部件包括电动机(M)101、带轮102、带103以及位于带103和电梯门104之间的联接机构105。电动机101——由控制模块(C)109根据由传感器(S)108测量的信号以及来自乘客的操作命令(U)110进行控制——旋转和驱动带轮102，这因而产生带103的平移运动。移动的带通过联接机构105进一步引起电梯门104的平移运动(打开或关闭)。电梯门沿着导轨106和辊107移动。替代的实施方式使用不同实现方式的电梯门系统。例如，电梯门系统的门可以被实现为在任意期望的位置具有打开和关闭方向的单门扇、双门扇以及滚轮移动门。

本发明的一些实施方式基于如下认识：可以通过分析和利用门系统的动态特性来递归地估计门的质量和/或电梯门系统的其他参数。例如，基于门系统的模型所估计的电梯门系统的性能与在门系统操作期间所测量的电梯门系统的性能之间的比较可以用来确定模型的参数，诸如，电梯门的质量。

然而，电梯门系统的动力学是复杂的，并且门系统的模型包括高阶微分方程和许多模型参数。例如，电梯门系统的全模型可以包括八个一阶微分方程(DE)，即八阶模型。为此，对所有模型参数的识别必然需要门系统操作的持续激励条件，这会引起不期望的振动。通常，在门系统的日常操作中不可能满足持续激励条件。因此，可能难于基于门系统的日常操作执行电梯门系统的全模型的参数识别。

本发明的一些实施方式基于另一个认识：可以通过过滤掉未被降阶模型表示的谐波来同时降低电梯门系统的模型的一个阶以及降低测量信号的复杂性。可以通过根据某些标准对降阶模型和滤过的测量信号进行比较而执行模型参数的估计。可以从门系统的日常操作估计降阶模型参数。以此方式，不仅在不严重降低准确性的情况下降低了计算的复杂性，而且复杂性的降低允许实时地估计系统的参数。

例如，降阶模型的频率响应可能近似门系统的高阶模型的主频响应。这种近似将待识别的参数数目减少至高阶模型的一部分主参数。例如，降阶模型可以为二阶模型。然而，模型简化导致表示门系统的实际操作的信号的谐波和降阶模型的频率响应的谐波之间的不匹配，这会导致对降阶模型的参数的不准确估计。因而，本发明的一些实施方式去除了测量信号的在降阶模型的频率响应中不存在的不期望谐波，使得滤过信号的谐波与降阶模型的频率响应匹配。这种共同的减少允许通过减小滤过的测量信号和基于降阶模型用更新的参数所估计的信号之间的误差来递归地更新降阶模型的参数。

图2示出根据本发明的一个实施方式的用于控制布置在建筑物中的电梯系统的门系统的操作的方法的框图。所述方法的步骤由处理器例如控制模块109的处理器执行。通过使用门系统的降阶模型200的一个或一组参数以及表示门系统的操作的测量信号203，该实施方式例如根据操作命令201控制202门系统的操作。例如，所述降阶模型的参数包括质量参数和摩擦参数。所述信号可以为用于移动门的电动机的转矩和/或移动所述门的加速度。操作命令201可以接收自电梯的乘客或外部系统。所述操作包括门系统的至少一个门的移动。

该实施方式通过去除测量信号的在门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态而过滤204测量信号。降阶模型的频率响应近似门系统的高阶模型的主频响应，并且过滤步骤使滤过信号的谐波与降阶模型的频率响应匹配。接着，该实施方式更新205门系统的降阶模型的参数，以减小滤过信号与通过使用所述门系统的更新的降阶模型所估计的操作信号之间的误差。在该实施方式的一些实现方式中，递归地更新所述参数。此外，过滤204步骤可以为更新205步骤产生滤过信号。

图3A示出根据本发明的一个实施方式的电梯门系统的框图。在该实施方式中，控制器302和电动机驱动器303为用于控制202电梯门系统的操作的部件。电梯门系统还包括用于测量203反映电梯门系统的操作的信号的传感器304、执行在线参数识别器301模块的处理器，所述模块用于确定电梯门系统的降阶模型的参数。

例如，控制器302根据电梯门系统的降阶模型的参数、测量信号312以及操作命令201确定用于电动机驱动器的命令，所述命令由电动机的期望电压或电流表示。测量信号312可以包括来自电动机的编码器的位置信号以及来自电流传感器的电动机电流信号。电流信号可以用来计算转矩信号，该转矩信号由电动机产生用来驱动电梯门。

图3B示出根据本发明的一个实施方式的在线参数识别器301的框图。在线参数识别器301通过降阶滤波器321过滤测量信号312以产生滤过的位置和滤过的转矩信号331，所述滤过的位置和滤过的转矩信号进一步用作高带宽低通滤波器322的输入以产生滤过的加速度、滤过的速率、二次滤过的位置以及二次滤过的转矩信号332。

参数识别器323基于滤过的信号332更新和输出降阶模型的参数311。例如，参数识别器323求解最小二乘问题以减小滤过的信号和使用门系统的更新的降阶模型所估计的估计操作信号之间的误差。例如，参数识别器求解最小二乘问题，从而减小门的估计位置和门的滤过位置之间的误差、门的估计加速度和门的滤过加速度之间的误差、门的估计速率和门的滤过速率之间的误差以及电动机的估计转矩和电动机的滤过转矩之间的误差。

图3C示出根据本发明的一个实施方式的控制电梯门系统的操作的框图。由在线参数识别器301确定的参数311由轨迹生成器351用来为每个操作模式(关门或开门)规划平滑的电梯门轨迹361，以抑制振动和噪音。轨迹361是描绘电梯门的随时间变化而变化的位置/速率的一系列点，唯一地限定了电梯门对于每个关/开操作循环来说如何移动。参数估值311还可以由跟踪控制器352使用，所述跟踪控制器为电动机驱动器生成控制命令，使得电梯门的实际移动实时地跟踪规划出的轨迹361。

在一些实现方式中，轨迹生成器使用更新的参数311来规划整个循环的轨迹。相比之下，跟踪控制器可以例如与在线参数识别器301输出更新的参数一样快地使用用于每个控制时间步长的更新的参数311。轨迹生成器也可以使用用于每个控制步长的更新的参数311来更新轨迹361。

本发明的一些实施方式同时降低了电梯门系统的模型的阶数，这允许实时地估计系统的参数。例如，门系统的高阶模型被简化，使得降阶模型的频率响应近似门系统的高阶模型的主频响应。

图4A示出根据本发明的一个实施方式的用于降低电梯门系统的模型的阶的方法的框图。该实施方式基于如下所述的几个假设构建411电梯门系统100的全模型401。然后，基于电梯门系统的全模型401执行412频率分析402，以产生413系统的简化二阶模型403。在一些实施方式，频率分析包括从电梯门系统的全模型的频率响应404删除次要的远离的谐波405。

图4B示出电梯门系统的全模型401的实施例，该全模型是由本发明的一个实施方式通过将带视作弹簧410、411、412、413并且通过将带轮415、416和电梯门面板417、418视作刚体确定的。

假定在带轮和带之间没有滑动，电梯门系统的全模型可以被写为如下：

其中，T为电动机转矩，M为电梯门面板的质量，J为带轮的惯量，x为电梯门面板的位置，θ为带轮的转角，以及下标r和l分别表示右和左，点表示导数。

在刚度系数和阻尼系数为k_i＝k_j，c_i＝c_j，1≤i，j≤4的情况下，八阶动力学进一步以状态空间的形式写为：

y＝(x₁，x₂)^T， (1)

其中，x₁＝x_r,x₂＝x_l,x₃＝θ_r,x₄＝θ_l。

简化记号M_l:M_l+M_n。模型(1)被缩写为如下：

其中，x＝(x₁,…,x₈)^T，以及

由一些实施方式执行的频率分析402证明电梯门系统的全模型可以被降低至简化的二阶或四阶模型。此外，这种降阶模型对确定电梯门的质量和电梯门系统的其他参数来说足够准确。例如，一个实施方式在频率分析期间使用下面的电梯门系统参数值。

表1：标记

标记	描述
		Mr	右门的质量
Ml	左门和厅面板的质量
		Jr	右带轮的惯量
Jl	左带轮的惯量
		R	带轮的半径
k1	带刚度
		c1	带阻尼
kr	刚度
		cr	导轨和门面板之间的阻尼

在这种情况下，M_r，M_l是对称的，因此y₁＝x_r并且y₂＝x_l具有相同的传递函数：

其中，k为恒定增益。图4C示出系统模型的频率分析的汉克尔奇异值图表420。一些实施方式基于从图表420的如下观察。部分对应于远离相关频率(该频率表征门的重要物理参数)的频率，因此可以被忽略。图表420的最初的四个状态421、422、423以及424比其他状态具有明显更大的能量。因此，电梯门系统的全模型可以降低至二阶或四阶。

状态421和422对应于并且状态423和424对应于 对应于降低的四阶模型的包括四个状态的传递函数为：

最初的两个状态421和422远离频率范围，因此被一些实施方式忽略。传递函数G(s)可以进一步降低至降低的二阶模型：

图4D示出具有传递函数G(S)430，G₂(s)432和G₄(s)434的频率响应的图表，示出了电梯门系统的全模型在不具有静摩擦效应的情况下可以被简化的二阶模型非常好地表达。二阶传递函数G₂(s)432表示质量-弹簧-阻尼系统：

d₁，k，b具有适当值，其中d₁，k，b通常分别表示粘性阻尼系数、刚度和控制增益常数。

本发明的一些实施方式确定二阶模型中的参数d₁，k，b。另外，一些实施方式建立参数d₁，k，b和实际的(即物理的)电梯门系统的参数(诸如门质量)之间的关系。

图4E示出根据本发明的一个实施方式的电梯门系统的降阶模型440的示意图。该实施方式使用频率分析结果的以下解释来近似模型参数和实际参数之间的关系。首先，带轮的动力学是次要的，并且因为在图4B中的5-8状态中的低能量而被忽略。其次，带可以被视作刚体，这是因为相关的动力学具有共振频率，该共振频率比主频高得多(或者与主频远离)。

基于上述的模型降低结果，降阶滤波器被设计成删除频率比主频高的谐波，但是尽可能保留主频。在一个实施方式中，降阶滤波器是低通滤波器。假定知道主频(或者低通滤波器的带宽)，不同信号处理方法被各个实施方式用来设计降阶滤波器以根据频率分析结果保留主频。

根据频率分析，如果忽略了静摩擦效应，电梯门系统的机械子系统可以被简化为二阶质量-弹簧-阻尼系统(3)。在门面板和门面板的导轨之间存在静摩擦效应的情况下，建模为-d₀sgn(x₂)，其中sgn(.)为符号函数并且如果x₂>0，则sgn(x₂)>0，电梯门系统的简化二阶模型的一个实施方式如下：

其中，x₁和x₂分别为电梯门的位置和速率，u为控制输入(电动机转矩)，d₀表示静摩擦力，d₁为粘性阻尼常数，k为刚度，并且b为控制增益常数。注意，sgn(x₂)>0的假定不失一般性。所有参数d₀，d₁>0，k，b>0都是未知的，待被识别。在假定电动机驱动器和电梯门之间的连接是刚性的(即没有变形或相对移动)的情况下，模型(4)为合理的。

一些实施方式假定参数d₁，d₂和b在电梯门的打开和关闭操作期间是相同的。因此，在打开门的同时采样的数据对识别参数d₁，d₀，k和b是有用的。

降阶模型的另一个实施方式基于如下认识：因为诸如弹性带的因素，将弹簧力建模为门位置的线性函数，即kx₁，是不准确的。因此，该实施方式在如下的电梯门系统的另一个简化二阶模型中解决了该问题：

其中，sat为饱和函数。

另一个实施方式进一步从模型(4)忽略了弹簧力，这产生了如下的简化二阶模型：

在一些实现方式中，电梯门系统由于电梯门和层门运动的不同动力学而具有切换特征。即，模型参数值在不同时段内是不同的。如果模型(6)适用于无切换情况，对于切换情况而言，电梯门系统的切换动力学和对应的降阶模型可以写为如下：

适用于0≤t≤t₁，并且

适用于t₁≤t≤t_f，其中，t_f为电梯门的一个开或关循环的持续时间，t₁为发生切换的时刻。

一些实施方式将模型参数估计表述为最小二乘问题。例如，图4E的电梯门系统的降低的二阶模型可以在假定电梯门系统对称(即，k_r＝k_l＝0，M_r＝M_l和c_l＝c_r)的情况下被进一步简化。电梯门系统的对称性允许对简化的二阶模型进行如下求导：

其中，x为从降阶滤波器输出的滤过的位置信号，u为从降阶滤波器输出的滤过的电动机转矩信号，M＝M_r+M_l，J＝J_r+J_l，d₁＝c_l+c_r以及d₀表达了静摩擦效应。注意，以公式(9)的形式表示的简化的二阶模型等同于公式(6)的形式，并且形式(9)适合于将参数估计表述为最小二乘问题。

简化的二阶模型(9)可以重写为如下的线性回归方程：

该线性回归方程的简要表达为：

在和Ψ(t)被测量或估计的情况下，θ的估计被简化为最小二乘问题

替代的线性回归形式为：

假定u(t)和Ψ(t)是已知的，参数估计根据线性回归方程(11)被表述为最小二乘问题。这是通过求解以下的优化问题来获得θ^*：

考虑到线性回归方程，许多最小二乘(LS)或者递归最小二乘(RLS)求解程序可以用来产生θ的估值，可以基于该估值唯一地确定物理参数M，d₀，d₁。然而，不恰当的使用已有估计算法会导致不准确或偏误估计。

因而，一些实施方式修改最小二乘算法以从位置x和/或转矩测量值u准确地估计参数d₀，d₁，M。因为仅测量滤过的门位置x和滤过的电动机转矩u，所以一些实施方式从这些测量值重建了滤过的门加速度和滤过的门速率x以形成Ψ(t)。许多不同的滤波器被实施方式用来从x估计和诸如基于滑动模式的滤波器和基于高增益的滤波器。

一个实施方式使用由以下微分方程限定的基于高增益的高带宽低通滤波器G_f：

其中，λ为滤波器的极点值，并且认为比简化的二阶模型的主频大得多，例如，λ>100，是二次滤过位置，为滤过速率，并且为滤过加速度。

替换的实施方式还将滤波器G_f应用至电动机转矩，以确保线性回归方程的相等成立。实施方式通过下面的滤波器(该滤波器具有与G_f完全相同的表达式)从u重建二次滤过转矩信号：

其中，为二次滤过转矩信号。

因而，上述线性回归方程(10)和(11)分别重写如下：

以及

上述最小二乘问题的公式化在(10)或(11)的左侧呈现测量误差，如果所用的产生Ψ(t)的传感器不是高质量的，则所述测量误差不是最理想的。为此，一个实施方式将模型参数估计表达为总体最小二乘问题。即，拿(11)来举例，而不是求解(11)，该实施方式求解了以下问题：

其中，|[δu(t),δΨ(t)]|_p表示向量[δu(t),δΨ(t)]的p-范数。通常，p＝2。

图5A示出根据本发明的一个实施方式的参数估计方法的框图。该实施方式不仅在频域510而且在时域520中过滤测量信号以进一步抑制模型不匹配和有噪声的测量值的影响。该实施方式基于如下认识：滤过信号和简化的二阶模型之间的模型不匹配主要是由于在低速率区域的摩擦效应的非线性引起的，即，当感测的信号312具有小振幅时，有噪声的测量值出现在该区域期间，使得测量位置/转矩信号的值位于对应阈值之下。

因而，该实施方式可以通过去除因模型不匹配和传感器噪声而出错的测量值的取样而提高模型参数的准确估计。因而，该实施方式在频域中过滤510信号以产生中间信号515并且在时域中过滤520该中间信号以产生滤过信号525。

图5B示出根据本发明的一个实施方式的用于在时域中过滤信号的步骤520的框图。在每个时间步长，框501读取和发送中间信号515给框502，框502基于以下标准测试采样数据是否有噪声。如果滤过速率的振幅大于某个正阈值THR_V，则采样数据对模型重建来说是可接受的。否则，采样数据是有噪声的。在一个实现方式中，信号515在时域中由框503进一步处理，框503测试滤过加速度的振幅是否大于某个正阈值THR_A，否则，采样数据是有噪声的。得到的滤过信号525用于基于迭代模型的信号估计530以及模型参数的动态更新540。可以例如基于传感器分辨率、传感器输出的信噪比以及门系统的操作条件确定阈值THR_V和THR_A的值。

图6示出参数估计的一个实施方式的方法的框图，该方法适用于电梯门系统的模型参数的值在某些时刻切换的情况。为此，在一些实施方式中，门系统的降阶模型的参数包括在操作期间在一时刻切换的至少两组参数。例如，所述至少两组参数包括第一组参数601和第二组参数611。如果滤过信号341和通过使用门系统的降阶模型与第一组参数所估计602的估计操作信号之间的误差621小于603阈值，则该实施方式更新604第一组参数601。否则，该实施方式更新614第二组参数。

类似地，如果滤过信号341和通过使用门系统的降阶模型与第二组参数所估计612的估计信号之间的误差631小于613阈值，则该实施方式更新614第二组参数611。否则，该实施方式更新604第一组参数。

图7示出根据本发明的另一个实施方式的用于参数估计的方法的框图，该方法适用于电梯门系统的模型参数的值在某些时刻切换的情况。该实施方式确定滤过信号和用第一组和第二组参数所估计的估计信号之间的误差，并且将第一组或第二组参数的参数选择为对应于较小误差的参数组。

例如，标记为703的参数更新器#0基于滤过信号341的短期存储估计参数(实现这的一种方式为在标准的递归最小二乘算法中使用小的遗忘因子)。另一方面，分别标记为701和702的参数更新器#1/#2基于滤过信号341的长期存储估计参数(实现这的一种方式为在标准的递归最小二乘算法中使用大的遗忘因子)。使用参数更新器703的输出作为基准，框701和702的标记为711和712的输出与713进行比较，这产生了误差信号的绝对值714和715。基于绝对值714和715，裁判器框704确定哪个参数更新器应在当前的步骤运行，并且输出决策信号作为716以启动参数更新器#1或#2。当估计算法基于回归方程(11)时，输出信号711的一个实施方式为k为当前的时间步长并且为参数更新器#1的参数估值。输出信号711的另一个实施方式可以为参数(诸如电梯门质量)的估计值。

可以以许多种方式实现本发明的实施方式。例如，可以使用硬件、软件及其组合实现所述实施方式。当用软件实现时，可以在任一个或任一群合适的处理器上执行软件代码，而不论处理器设置在单个计算机中或分布在多个计算机中。这些处理器可以被实现为集成电路，一个或多个处理器在集成电路的部件中。然而，可以使用电路系统以任意合适形式实现处理器。

计算机可执行的指令可以为许多形式，诸如由一个或多个计算机或其他装置执行的程序。通常，程序模块包括执行具体任务或实现具体抽象数据类型的例行程序、程序、对象、部件、数据。典型地，程序模块的功能性可以在各个实施方式中根据需要进行组合或分布。

此外，本发明的实施方式可以被具体化为方法，已提供了该方法的实施例。可以以任意合适的方式安排被执行为该方法的一部分的动作。因而，可以构建这样的实施方式，在所述实施方式中以与所示出的不同的顺序执行动作，这可以包括同时执行一些动作，即使在示例性的实施方式中这些动作被示出为连续的动作。

Claims (20)

1.一种用于控制布置在建筑物中的电梯系统的门系统的操作的方法，该方法包括：

通过使用所述门系统的降阶模型的一个参数或参数的组合来控制所述门系统的操作，其中所述操作包括移动所述门系统的至少一个门；

测量表示所述门系统的操作的信号；

通过去除测量信号的在所述门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态而过滤所述测量信号；并且

更新所述门系统的降阶模型的参数，以减小滤过信号与通过使用所述门系统的更新后的降阶模型所估计的估计操作信号之间的误差，其中所述降阶模型的参数包括质量参数和摩擦参数，并且其中所述方法的步骤由处理器执行。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述降阶模型的频率响应近似所述门系统的高阶模型的主频响应，其中所述主频响应包括与所述门系统的待估计的物理参数有关的信息，所述近似将待识别的参数数目减少至所述高阶模型的一部分主参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述降阶模型为二阶模型，并且其中所述高阶模型为八阶模型，其中模型的阶数为一阶微分方程(DE)的数目。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述高阶模型表示所述门系统，所述门系统包括电动机、带轮、保护电梯轿厢的入口的电梯门以及保护电梯井的入口的层门，其中所述电动机驱动所述带轮以通过使用带而使所述电梯门移动，并且其中所述电梯门在所述电梯轿厢停在所述建筑物的楼层时机械连接至该层门以使所述层门移动，所述方法进一步包括：

通过忽略所述带轮的动力学并且通过将所述带视作刚体而简化所述高阶模型来产生所述降阶模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述表示所述门系统的操作的信号包括用于使所述门移动的电动机的转矩以及所述门移动的加速度中的一者或二者的组合。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，更新步骤包括：

通过求解联结所述降阶模型和所述滤过信号的值的最小二乘问题来确定所述质量参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，根据

进行求解，其中θ为决策变量，并且u(t)，Ψ(t)为从测量信号推出的信号。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，根据

进行求解，其中θ，δu(t)，δΨ(t)为决策变量，|[δu(t),δΨ(t)]|_p为向量[δu(t),δΨ(t)]的p-范数，并且u(t)，Ψ(t)为从测量信号推出的信号。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，过滤步骤包括：

通过降阶滤波器过滤所述测量信号以产生所述门的滤过位置以及使所述门移动的电动机的滤过转矩；并且

通过高带宽低通滤波器过滤所述滤过位置和所述滤过转矩以产生所述门的滤过加速度和所述门的滤过速率。

10.根据权利要求9所述的方法，所述方法进一步包括：

通过求解最小二乘问题从而减小所述门的估计位置和所述门的滤过位置之间的误差、所述门的估计加速度和所述门的滤过加速度之间的误差、所述门的估计速率和所述门的滤过速率之间的误差以及所述电动机的估计转矩和所述电动机的滤过转矩之间的误差，来确定所述降阶模型的参数。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，控制步骤包括：

确定轨迹以用于在包括打开和关闭所述门的操作循环中移动所述门，其中所述轨迹限定了描绘所述门的随时间变化而变化的位置和速率的一系列点，所述轨迹是为减小所述门的振动而确定的；并且

给用于移动所述门的电动机产生控制命令以跟踪所述轨迹。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，过滤步骤包括：

在频域中过滤所述信号以产生中间信号；并且

在时域中过滤所述中间信号以产生所述滤过信号。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，在时域中过滤的步骤包括：

将所述中间信号的取样与至少一个阈值进行比较；并且

如果所述取样的值大于所述阈值，则在形成所述滤过信号中选择所述取样。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述取样包括所述门的速率和加速的振幅。

15.根据权利要求1所述的方法，其中，所述门系统的降阶模型的参数包括在所述操作期间在一时刻切换的至少两组参数，其中所述至少两组参数包括第一组参数和第二组参数，所述方法进一步包括：

如果所述滤过信号和通过使用所述门系统的降阶模型和所述第一组参数所估计的所述估计操作信号之间的误差小于阈值，则更新所述第一组参数；并且

否则更新第二组参数。

16.根据权利要求1所述的方法，其中，所述门系统的降阶模型的参数包括在所述操作期间在一时刻切换的至少两组参数，其中所述至少两组参数包括第一组参数和第二组参数，所述方法进一步包括：

确定所述滤过信号和使用所述第一组参数所估计的估计信号之间的误差以及所述滤过信号和使用所述第二组参数所估计的估计信号之间的误差；并且

将所述第一组参数或所述第二组参数的参数选择为对应于较小误差的一组参数。

17.一种电梯门系统，该电梯门系统包括：

电动机和带轮；

电梯门，该电梯门保护电梯轿厢的入口；

层门，该层门保护电梯井的入口，其中所述电动机驱动所述带轮以通过使用带来移动所述电梯门，并且其中所述电梯门在所述电梯门系统操作期间的一时段内机械连接至所述层门；

传感器，所述传感器用于测量表示所述门系统的操作的信号；

滤波器，所述滤波器用于通过去除测量信号的在所述电梯门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态而过滤所述信号，其中所述降阶模型的频率响应近似所述门系统的高阶模型的主频响应，所述近似将待识别的参数数目减少至所述高阶模型的一部分主参数；以及

控制器，所述控制器用于通过使用所述电梯门系统的降阶模型来控制所述电梯门系统的操作，其中所述控制器更新所述降阶模型的参数，以减小滤过信号与通过使用所述门系统的更新后的降阶模型所估计的估计操作信号之间的误差。

18.根据权利要求17所述的电梯门系统，其中，所述滤波器在时域中过滤所述信号以在所述电梯门的速率和加速度中的至少一者小于阈值时去除所述信号的取样。

19.根据权利要求17所述的电梯门系统，其中，所述门系统的降阶模型的参数包括在所述操作期间在一时刻切换的至少两组参数，其中所述至少两组参数包括第一组参数和第二组参数，使得所述控制器在一时刻更新所述第一组参数或所述第二组参数。

20.一种用于控制布置在建筑物中的电梯的门系统的操作的方法，其中所述门系统包括电动机、带轮、保护电梯轿厢的入口的电梯门以及保护所述建筑物的楼层的入口的层门，其中所述电动机驱动所述带轮以使所述电梯门移动，并且其中所述电梯门在所述电梯轿厢停在所述建筑物的该楼层时机械连接至该层门以使所述层门移动，所述方法包括：

通过使用所述门系统的降阶模型的一个参数或参数的组合来控制所述门系统在操作循环内的操作，其中所述操作循环包括所述电梯门和所述层门的打开和关闭中的一者或组合；

测量所述门系统的操作的信号；

通过去除测量信号的在所述门系统的降阶模型的频率响应中不存在的至少一个动态来过滤所述信号，其中所述降阶模型的频率响应近似所述门系统的高阶模型的主频响应，所述近似将待识别的参数数目减少至所述高阶模型的一部分主参数；并且

更新所述门系统的降阶模型的参数，以减小滤过信号与通过使用所述门系统的更新后的降阶模型所估计的操作信号之间的误差，其中所述降阶模型的参数包括质量参数和摩擦参数。