CN108639889A - 一种基于非侵入式传感器的电梯云监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其包括至少一电梯控制信息采集器、至少一数据处理网关及至少一接收端。所述电梯控制信息采集器包括多个非侵入式电梯控制回路信号检测装置，其分别以非侵入的方式获取受监测电梯自身多个控制回路的电流信号，并对该些电流信号进行解析与处理，以获得受监测电梯各控制回路的状态原始数据；所述数据处理网关与该电梯控制信息采集器网络连接，该数据处理网关对受监测电梯各控制回路的状态原始数据进行逻辑判断，得到受监测电梯当前状态数据，并将该当前状态数据输出至一接收端，该接收端为云端服务器，其存储和集中管理多台电梯的状态信号，基于大数据的统计分析、优化处理，提高电梯运行状态监测和故障预警的准确性，并提升电梯运维效率。

Description

一种基于非侵入式传感器的电梯云监测系统

技术领域

本发明涉及一种电梯运行状态监测技术，尤其设计一种基于非侵入式传感器的电梯云监测系统。

背景技术

随着电梯在楼宇中的普遍应用，其安全隐患造成的事故也逐渐增多，近年来电梯的安全运行问题受到了广泛关注。虽然投入运营的电梯产品均已符合国家标准，其安全性有一定的保障，但为了更大程度的保证电梯的安全运营、减少意外事故的发生，电梯维保行业以及部分物业公司逐渐开始采用原电梯系统之外的运行状态监测系统，提供第三方的监测信息，在主系统发生意外故障时监测系统仍能够获取足够的电梯运行信息从而实现减少误报，面对事故及时进行响应，与此同时第三方的监测信息可以一定程度上减少人工运维检测的成本，提升工作效率。

现阶段用于电梯运行状态检测的系统均采用直接接入方式，将原有电梯控制系统的传感器信号、主板输入输出信号、电机驱动信号直接连接至监测系统的采集装置，这种方法的优点在于通过直接采集原有电梯控制系统的信息，实施简单、成本低。然而这种方式也造成了一些弊端，采样电路直接接入原有电梯控制回路不可避免地会对原有系统造成影响，严重时会干扰电梯的正常运行，造成电梯故障。

另一方面，现有的电梯运行状态监测系统的信息采集装置通用性较差，在不同品牌电梯的不同控制系统架构下，电梯运行的部分信号体现形式存在差异，甚至无法从原有系统中直接引出，电梯运行信息的获取往往会有种类或数量上的缺失，进而造成运行监测系统无法正常进行逻辑判断、甚至给出错误的结论，该种错误结论在电梯困人事件施救及维保过程中造成危害，甚至发生人员伤亡。

综上，针对现有电梯运行状态监测系统的问题，迫切需要开发一种判断精准的、非侵入式的电梯运行状态监测系统。

发明内容

为解决上述现有技术中的问题，本发明提供一种不与原电梯系统产生直接电气连接的、具有较高通用性与完整安全监测逻辑的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统。

本发明提供的一种基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其包括：至少一电梯控制信息采集器，每一电梯控制信息采集器包括多个非侵入式电梯控制回路信号检测装置，每一非侵入式电梯控制回路信号检测装置包括至少一电流互感器，每一电流互感器嵌套在受监测电梯一控制回路的信号线上，以获取该控制回路的电流信号，并对该些电流信号进行解析与处理，以获得受监测电梯该控制回路的运行状态原始数据；至少一数据处理网关，其通过有线或无线方式与该电梯控制信息采集器连接，该数据处理网关对受监测电梯各控制回路的运行状态原始数据进行逻辑判断，得到受监测电梯当前状态数据，并将该当前运行状态数据输出；以及至少一接收端，其用于接收所述数据处理网关输出的各受监测电梯当前运行状态数据。

该种基于非侵入式传感器的电梯云监测系统通过电梯控制信息采集器以非侵入电梯原生系统的方式获取受监测电梯各状态的原始数据，所获得的原始数据通过数据网关进行判断后得出运行状态并输出至一接收端完成对电梯运行状态的监测。

优选的，所述非侵入式电梯控制回路信号检测装置还包括至少一与所述电流互感器一一对应的信号解析板及一采集板；所述电流互感器嵌套在受监测电梯自身一控制回路的信号线上，其用于采集受监测电梯控制回路的电流信号，所述信号解析板电连接所述电流互感器，其用于解析所述电流互感器采集的电流信号形成一解析信号并输出该解析信号，所述采集板电连接所述信号解析板，用于接收并处理所述解析信号使该解析信号形成一信号状态数据，并将该信号状态数据作为受监测电梯该运行状态监测电路的运行状态原始数据输出。该非侵入式电梯控制回路信号监测装置通过电流互感器以非侵入原生电梯系统受监测回路的方式获电梯运行状态的电流信号，通过所述信号解析板解析所述电流信号并输送至所述采集板，所述采集板处理解析后的电流信号得到一信号状态数据，完成原始数据的收集及处理。

优选的，所述受监测电梯控制回路包括但不限于安全回路、厅门回路、机房检修开关电路、消防开关、电机运转接触器电路、轿门回路、平层回路、报警按钮电路、轿厢检修开关电路以及轿顶检修开关电路。

优选的，所述电梯控制信息采集器包括一机房控制信息采集器及与该机房控制信息采集器对应的一轿厢控制信息采集器，该轿厢控制信息采集器设置于轿厢顶部，用于采集所述轿门回路、平层回路、轿厢检修开关电路以及轿顶检修开关电路的状态原始数据，该机房控制信息采集器设置与机房控制柜中，用于采集所述安全回路、厅门回路、机房检修开关电路、消防开关以及电机运转接触器电路的状态原始数据。

优选的，所述基于非侵入式传感器的电梯云监测系统还包括一非接触式的距离监测装置，用以获得受监测电梯运行的位置和速度数据。

优选的，该距离监测装置通过下列三个算式对其检测值进行优化：

X_k＝X′_k+K(Z_k-X′_k) (式2)

P_k＝(1-K)*P_k-1+Q (式3)

其中，K为卡尔曼增益矩阵，P_k-1为k-1时刻的协方差矩阵，X′_k为k时刻的预测值向量，Z_k为k时刻的测量值向量，P_k为k时刻的协方差矩阵，X_k为k时刻的最佳估计值向量，R为过程噪声矩阵，Q为测量噪声矩阵。

优选的，所述电流互感器为线圈式电流互感器，由于装置检测的是控制回路中的微弱电流信号，为提高互感器的灵敏度，所述线圈式电流互感器的磁芯为坡莫合金或非晶软磁磁芯，该磁芯具有高导磁率、低剩磁、低矫顽力的优点。

优选的，所述解析板为交流电信号解析板，所述交流电信号解析板包括一差分放大模块、一精密整流模块、一低通滤波模块及一幅值、偏移调整模块。

优选的，所述解析板为直流电信号解析板，所述直流电信号解析板包括一方波激磁模块、一低通滤波模块及一幅值、偏移调整模块。

优选的，所述数据处理网关还具有一数据存储单元，该数据存储单元减轻网络服务器数据处理负担，提高系统扩展性，同时可在网络情况不良的条件下通过接入本地局域网实现本地监控，也可防止断网时数据的丢失。

优选的，所述接收端为网络服务器或本地服务器，所述网络服务器通过网络平台进行对电梯运行状态监测的集中管理，所述本地服务器可实现本地监控。

优选的，该基于非侵入式传感器的电梯云监测系统通过TTE时间同步算法进行数据的时间同步：第一步：机房控制信息采集器SM在本地钟为零时发送PCF帧至数据处理网关CM，并将相应收发及链路传输消耗的时间记录在帧内，电梯控制信息采集器对接收到的PCF帧进行时序保持算法，保证PCF帧的接收顺序与其发送顺序相同；第二步：根据接收到的PCF帧携带的信息、到达时间以及全局时钟同步协议执行同步算法；第三步：数据处理网关CM回发PCF帧至机房控制信息采集器SM和轿厢控制信息采集器SC，机房控制信息采集器SM和轿厢控制信息采集器SC根据收到PCF帧的时刻推算系统全局时间并进行本地时钟校准。

优选的，该位置检测装置时刻保持运行，每隔一预定时间采样一次获取轿厢距离数据并将该距离数据上传至云端服务器，该云端服务器结合平层信息和该距离数据用自我学习方法获取楼层距离序列，该自我学习方法包括如下步骤：步骤一，基于非侵入式传感器的电梯云监测系统试运行一预定时间后，取出其所有运行过程中上传的数据，包括平层信号和距离信息且一一对应；步骤二，将非平层的距离信息归零，剩余数据为平层状态下的距离数据；步骤三，将各平层状态下的距离数据相加并取平均值，记为平层位置距离标识；步骤四，将步骤三得到的各平层距离标识按照从大到小顺序排列，得到自下而上的各楼层距离标识序列。

本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统通过电梯控制信息采集器以非侵入电梯原生系统的方式获取受监测电梯各状态的原始数据，所获得的原始数据通过数据网关进行判断后得出运行状态并输出至一接收端完成对电梯运行状态的监测，其非侵入式的检测方式既保护电梯原生系统运作稳定性又精确获取电梯运行状态，其中，信号解析板的可选取设计使所述非侵入式电梯运行状态信号检测装置既可检测直流电信号也可以检测交流电信号的电梯系统，具有较好的通用性，所述网络服务器可集中管理电梯运行状态，提高了系统扩展性，所述距离检测装置的检测值在算式优化的情况下使电梯停留的楼层及运行速度检测值更精准，是一种不与原电梯系统产生直接电气连接的、具有较高通用性与完整安全监测逻辑的非侵入式电梯云监测系统。同时，基于云计算的管理可以扩充，数据处理网关可分布在各个大厦的电梯群，每一组电梯群都可作为一个节点，每一个节点可用作边缘计算，云端服务器对边缘计算节点及其电梯群进行统一管理。云端服务器还能为移动端，PC端提供可视化界面，实时查询各电梯运行状态以及电梯故障预警。云端服务器统一存储和集中管理多台电梯的运行状态数据，基于大数据统计分析、优化处理，提高电梯运行状态监测和故障预警的准确性，并提升电梯运维效率。

附图说明

图1是本发明提供的非侵入式电梯控制回路信号检测装置全局电路示意图；

图2是本发明提供的非侵入式电梯控制回路信号检测装置中交流电信号检测回路的局部示意图；

图3是本发明提供的非侵入式电梯控制回路信号检测装置中直流电信号检测回路的局部示意图；

图4是本发明提供的非侵入式电梯控制回路信号检测装置的安装示意图；

图5是本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统各硬件连接示意图；

图6是本发明提供的接入电梯网络的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统示意图；

图7是本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统监测状态示意图；

图8是本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统全局示意图；

图9是基于非侵入式传感器的电梯云监测系统监测多栋大厦内多台电梯的框架结构示意图；

图10是基于非侵入式传感器的电梯云监测系统采用的云端服务器框架结构示意图；

图11和图12是时间触发以太网同步算法图例。

具体实施例

下面结合附图对本发明所提供的一种基于非侵入式传感器的电梯系统云监测系统作进一步说明，需要指出的是，下面仅以一种最优化的技术方案对本发明的技术方案以及设计原理进行详细阐述。

首先要说明的是，本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统最突出的技术特征是采用了非侵入式电梯控制回路信号检测装置实现电梯状态的监测。以下先介绍该该非侵入式电梯控制回路信号检测装置：

参阅图1，该非侵入式电梯控制回路信号检测装置包括至少一电流互感器2、至少一与所述电流互感器一一对应的信号解析板3及一采集板4；所述电流互感器2嵌套在受监测电梯一控制回路的信号线1上，其用于检测所述信号线的电流信号，所述信号解析板3电连接所述电流互感器2，所述采集板4电连接所述信号解析板3，所述电流互感器2用于采集所述信号线的电流信号，所述信号解析板3用于解析所述电流互感器2采集的电流信号并输出解析信号，所述采集板4用于处理所述解析板3的解析信号并输出一信号状态数据。

优选的，所述电流互感器2为线圈式电流互感器，由于装置检测的是安全回路中的微弱电流信号，为提高互感器的灵敏度，所述线圈式电流互感器的磁芯为坡莫合金或非晶软磁磁芯，该磁芯具有高导磁率、低剩磁、低矫顽力的优点。

参阅图2，当受监测电梯自身的控制回路为交流电路时，所述非侵入式电梯控制回路信号检测装置对应的其解析板为交流电信号解析板31，所述交流电信号解析板31包括一差分放大模块311、一精密整流模块312、一低通滤波模块313及一幅值、偏移调整模块314，其用于解析交流电信号，其实现原理如下：以安全回路监测为例，通过电流互感器2嵌套在交流安全回路11的一信号线上采集所述信号线中微弱的交流电信号并向交流电信号解析板31输出，所述交流电信号先经过解析板31中的差分放大器311大倍率放大，后经过精密整流模块312进行整流形成正半周正选波形，再经过低通滤波模块后输出近似平均值大小与信号微弱交流电大小成正比，最后经过幅值、偏移调整模块调整信号放大比例及偏置电压，获得一输出信号。

参阅图3，当受监测电梯自身的控制回路为直流电路时，所述非侵入式电梯控制回路信号检测装置对应的其解析板为直流电信号解析板32，所述直流电信号解析板32包括一方波激磁模块321、一低通滤波模块322及一幅值、偏移调整模块323，其用于解析直流电信号，其实现原理如下：以监测直流安全回路12为例，通过电流互感器2套接在直流安全回路12的一信号线上检测采集所述信号线中微弱的直流电信号，所述直流电信号在电流互感器的磁芯形成偏置磁场，导致磁芯的磁化路径产生偏移不再正负方向对称，在所述解析板32中的方波激磁模块321的作用下，对应二次侧线圈上正负方向激磁电流随之偏移，对二次侧线圈在远大于原边信号频率下正反向激磁，所述直流电信号输出至低通滤波模块322，输出近似平均值大小与微弱直流电信号大小成正比，再经过幅值、偏移调整模块调整信号放大比例及偏置电压，获得一输出信号。

该非侵入式电梯控制回路信号检测装置通过电流互感器2以非侵入的方式监测电梯自身一控制回路的信号线1的电流信号，通过所述信号解析板3解析所述电流信号并传送至所述采集板4，所述采集板4通过智能算法处理经过解析的电流信号后判断得到信号状态数据；所述智能算法如下：

所述采集板4对信号解析板3的输出电压经过A/D转为数值形式，再对该数值进行滑动平均值滤波，输出AdcValue，其中，AdcValue＝(Adc[t-n]+…+Adc[t-3]+Adc[t-2]+Adc[t-1]+Adc[t])/n；选择合适窗口大小，能保证数据更新及时并减少干扰，本实施例中采用n＝10；由于电梯系统本身的特性，待检测的电流信号可能存在大小不一，需采用上限阈值、下限阈值对检测信号进行量化；其状态判断为：当上述AdcValue大于上限阈值H且延时值达到时间阈值t时，其状态量为S＝1；当上述AdcValue小于下限阈值L且延时值达到时间阈值t时，其状态量为S＝0；最后进行状态量S输出，该输出模式支持数字IO输出、串行总线形式输出；其中，S＝0为断路状态，S＝1为通路状态。

本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云检测系统包括至少一电梯控制信息采集器，该电梯控制信息采集器采集该受监测电梯的多个控制回路的状态信息，每一电梯控制信息采集器包括多个非侵入式电梯控制回路信号检测装置，每一非侵入式电梯控制回路信号检测装置包括至少一电流互感器2，每一电流互感器2嵌套在受监测电梯一控制回路的信号线上，以获取该控制回路的电流信号，并通过解析板3和采集板4对该些电流信号进行解析与处理，以获得受监测电梯该控制回路的状态原始数据；至少一数据处理网关5，其通过有线或无线方式与该电梯控制信号采集器连接，该数据处理网关对受监测电梯各控制回路的状态原始数据进行逻辑判断，得到受监测电梯当前运行状态数据，并将该当前运行状态数据输出；以及至少一接收端6，其用于接收所述数据处理网关输出的受监测电梯当前状态数据。也就是说，所述采集板4通过智能算法处理后的原始数据通过有线或无线的网络连接讲数据发送至数据处理网关5，所述数据网关5对原始数据进行逻辑判断，得出受监测电梯当前运行状态数据，并将该当前运行状态数据自行储存或输出至接收端6。

参阅图4，本实施例中，所述电梯控制信息采集器包括一机房控制信息采集器8及与该机房控制信息采集器8对应的轿厢控制信息采集器7。在无机房电梯系统的应用上，该电梯控制信息采集器即只有轿厢控制信息采集器。本实施例中，该轿厢控制信息采集器7设置于电梯的轿厢9上，用于采集所述轿门回路、平层回路、轿厢检修开关电路以及轿顶检修开关电路的运行状态原始数据，该机房控制信息采集器8设置与机房控制柜10中。优选的，所述受监测电梯控制回路包括但不限于安全回路、厅门回路、机房检修开关电路、消防开关电路、电机运转接触器电路、轿门回路、平层回路、报警按钮电路、轿厢检修开关电路以及轿顶检修开关电路。每一个监测电路都对应一个非侵入式检测装置，本实施例中，各非侵入式检测装置及其与其他部件的连接关系如图5所示，所述机房控制信息采集器8包括安全回路的非侵入式检测装置801、机房检修开关电路的非侵入式检测装置802、厅门回路的非侵入式检测装置803、消防开关电路的非侵入式检测装置804、电机运转接触器电路的非侵入式检测装置805及距离检测装置806，所述轿厢控制信息采集器7包括轿门回路的非侵入式检测装置701、平层回路的非侵入式检测装置702、报警按钮电路的非侵入式检测装置703、轿厢检修开关电路的非侵入式检测装置704、轿顶检修开关电路的非侵入式检测装置705及人体检测装置706。其中，机房控制信息采集器8通过总线与数据处理网关5连接，轿厢控制信息采集器7通过无线连接与数据处理网关5进行数据传输。当电梯控制信息采集器获取电梯运行原始数据后将数据发送到所述数据处理网关5，该数据处理网关5对原始数据进行逻辑判断得到电梯当前运行情况，将结果传输至网络中。

本实施例中，所述轿厢控制信息采集器包括的距离检测装置用以通过其检测距离检测装置到轿厢顶部的距离以及该距离数据的变化数据获得受监测电梯运行的位置数据和速度数据，所述测距装置优选为激光测距仪。所述机房控制信息采集器包括的所述人体检测装置用以检测轿厢内是否有人等信息。该人体检测装置可采用多普勒声波雷达或红外人体检测装置。

为了提高测量结果的鲁棒性以及稳定性，我们对通过激光测距得到的数据进行卡尔曼滤波处理。假设上一次测量得到的位置距离为X_k-1，速度为V_k-1，则下一秒电梯的理论距离为X′_k＝X_k-1+V_k-1*ΔT。本实例所选用的激光测距仪实际响应时间为1秒/次，因电梯长时间按额定速度运行，在忽略加速度的情况下，先通过上次测量结果计算出预测值X′_k，再结合式2以及测量值Z_k计算得到X_k，与此同时，更新(重新计算)卡尔曼增益矩阵K与协方差矩阵P_k。具体的，该距离检测装置通过下列三个算式对检测结果进行优化：

X_k＝X′_k+K(Z_k-X′_k) (式2)

p_k＝(1-K)*P_k-1+Q (式3)

其中，K为卡尔曼增益矩阵，P_k-1为k-1时刻的协方差矩阵，X′_k为k时刻的预测矩阵，Z_k为k时刻的测量矩阵。P_k为k时刻的协方差矩阵，X_k为k时刻的最佳估计矩阵，R为过程噪声矩阵，Q为测量噪声矩阵。

优选的，所述电梯控制信息采集器还包括一加速度传感器，用于统计电梯运行过程中的运动信息等数据，同时可对测距装置起校准作用。

参阅图6及图7，本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，所述电梯控制信息采集器分别采集电梯网络中各电梯的运行状态，所述运行状态包括安全回路状态、检修状态、厅门状态、消防开关状态、电机运行状态、轿厢检修状态、轿顶检修状态、轿门状态、报警按钮状态、平层状态、距离和速度信息及轿厢内是否有人，所述数据网关从电梯控制信息采集器的原始数据中获取所述运行状态并进行逻辑判断后通过以太网将电梯系统中各电梯的运行情况发送至网络。也就是说，网关可同时接收单台或多台电梯设备的数据，在网关收集到各电梯的数据后，网关根据每台电梯的原始数据进行逻辑分析，判断出当前电梯的运行情况，包括电梯的当前服务模式、正常运行情况、电梯故障情况、电梯事件类型和电梯报警情况，处理完成得到电梯运行情况后，网关将数据一并打包发送到网络中。

参阅图8，本实施例提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统应用于有机房的梯型，所述数据处理网关5及机房控制信息采集器8安装在机房中，使用4G路由器17为数据处理网关5提供入网条件，机房控制信息采集器8安装在各待测电梯控制柜10上，与数据处理网关5之间使用RS485总线18进行通信，各台电梯之间使用RS485总线18串联，主电源箱16内安装非侵入式检测电表，同时接入数据处理网关5与机房电梯控制信息采集器8之间的RS485总线18，用于检测主电源用电情况和电源质量，轿厢电梯控制信息采集器7安装在轿厢9的轿顶，在轿顶和井道顶部位置安装无线网桥设备15，让轿厢电梯控制信息采集器7接入到与数据处理网关5所在同一局域网中，在轿厢电梯控制信息采集器7上外置一个声光报警装置(图未示)，其用于本地故障报警。RS485总线18上电表用于检测是否断电和机房电源质量，同时本系统配有备用应急电源，在断电情况下依然能保障本系统至少半个小时工作。

结合图9，数据处理网关5分布各个大厦19，每一个大厦的电梯群都可作为一个网关节点，每一个节点用作边缘计算，云端服务器6对边缘计算节点及其电梯群进行统一管理。云端服务器6如图10所示，包括数据采集服务器61，web应用服务器62以及流媒体服务器63。其中流媒体服务器63还能为移动端、PC端提供可视化界面，实时查询电梯运行情况以及电梯故障预警。

其中，数据处理网关5所上传的状态数据存储在网络服务器6中，移动设备13及PC端14可调用网络服务器6中状态数据进行电梯系统运行状态查看。另外，本系统中数据处理网关5除了对数据进行处理和转发到网络中，还具有一数据存储单元，具有数据存储功能，减轻网络服务器数据处理负担的同时，可以保证在网络情况不良的条件下依然实现本地监控，本系统可独立接入局部网络进行监控，例如：可直接将网关接入小区物业管理处，或者直接在网关处安装数据显示设备。通过网络服务器进行集中管理，可提升整个系统的扩展性。

此外，为保证数据处理网关5与电梯控制信息采集器之间通信实时性，本系统特采用TTE时间同步算法进行数据的时间同步，具体算法如图11和图12所示，首先同步机房控制信息采集器SM在本地钟为零时发送PCF帧至数据处理网关CM，并将相应收发及链路传输消耗的时间记录在帧内，数据处理网关CM对接收到的PCF帧进行时序保持算法，即保证PCF帧的接收顺序与其发送顺序相同。然后根据接收到的PCF帧携带的信息、到达时间以及全局时钟同步协议执行同步算法。第二步数据处理网关回发PCF帧至机房控制信息采集器SM和轿厢控制信息采集器SC，SM和SC根据收到PCF帧的时刻推算系统全局时间并进行本地时钟校准。

以下介绍本实施例采用的时钟同步关键参数和时钟同步关键算法：

1.时钟同步关键参数

1.1透明时钟

透明时钟主要通过内部的主流时间桥测量事件消息在本地的驻留时间，并将其累加到对应的消息本身或跟随消息的修正域内。TTE中个节点采用透明时钟的值存储在PCF的Transparent Clock域中，用来存储PCF从源节点到目的节点经过的链路总时延。

发送节点：

pcf_transparent_clock₀＝dynamic_send_delay₀+static_send_delay₀

其中：dynamic_send_delay₀为源节点动态发送延迟，static_send_delay₀为源节点静态发送延迟。

中继节点：

pcf_transparent_clock_i＝pcf_transparent_clock_i-1+dynamic_relay_delay_i+static_relay_delay_i+wire_delay_i

其中：pcf_transparent_clock_i-1为经过第i-1个节点后的透明时钟值，dynamic_relay_delay_i为中继节点i的动态传送延迟，static_relay_delay_i为中继节点i的静态传送延迟，wire_delay_i为节点i-1到节点i的链路延迟。

1.2最大传输延迟

max_transmission_delay＝max(pcf_transparent_clock_n)

其中max_transmission_delay表示整个网络系统中所有发送节点到接收节点间的最大时延。max_transmission_delay是一个离线得到的通信网络统计值，为定值。

1.3集中算法延迟

集中算法需要额外的时间开销，即集中算法延迟时间。具体计算如下：

compression_master_delay＝dispatch_delay+calculation_overhead+max_observation_window

其中，max_observation_window为最大观察窗口的值，它是由系统的容错余度值和观察窗口大小决定。calculation_overhead为集中算法的计算时间开销，dispatch_delay为CM发送帧的发送时延。

2.时钟同步关键算法

2.1时序保持算法

TTE网络在时钟同步过程中，数据处理网关CM收到的PCF帧经过网络的传输，到达CM时的顺序与发送顺序产生了偏差，时序保持算法就是根据透明时钟，将CM接收到的PCF帧恢复其发送顺序。

permanence_delay＝max_transmission_delay-pcf_transparent_clock

permanence_pit＝receive_pit+permanence_delay

其中，receive_pit指CM节点接收到PCF帧的时间点，permanence_pit指经过时序保持算法后得到的时序时间点。根据permanence_pit的大小，将失序的PCF帧时序还原。

2.2集中算法

集中算法的作用，是根据CM接收到的属于同一个整合周期的所有PCF帧中的permanence_pit值，计算出compression_pit值，并将所有PCF的membership_new整合为一个和值。在时钟同步运行中，所有的机房控制信息采集器SM节点在同一标称时间点local_clock＝0向数据处理网关CM节点发送PCF帧。由于时钟存在偏差，实际上机房控制信息采集器SM节点的发帧时间和数据处理网关CM接收后的permanence_pit存在一定的偏差，因此需要将这些存在偏差的PCF进行集中整合。数据处理网关CM节点在接收到各个机房控制信息采集器SM节点发送来的PCF帧后会调用集中算法，经过该算法使接收到的非同步的PCF帧整合为一个趋近全局同步时间点的PCF。集中算法整合各个机房控制信息采集器SM节点发送来的PCF帧,计算出compression_pit，并在该时间点到达时进行本地时钟同步并等待dispatch_pit产生新的PCF泛洪到各个SM和SC节点。

集中算法将根据得到的PCF帧数量不同，来进行可容错的平均算法计算compression_correcrtion。计算公式如下：

input_i＝permanence_pit_i-permanence_pit₁

a.1输入：compression_correction＝input₁

b.2输入：compression_correction＝(input₁+input₂)/2

c.3输入：compression_correction＝input₂

d.4输入：compression_correction＝(input₂+input₃)/2

e.5输入：compression_correction＝(input₂+input₄)/2

f.多于5输入的情况下，compression_correcrtion等于第K个最大值和第K个最小值的平均值，其中K是可变的整数，一般情况下在2度容错网络中取为3。

2.3时钟修正算法

SM/SC会挑选所有能接收到CM发出的PCF帧的信道中的最好的那个信道，假设在该信道上接收到i个PCF帧，则时钟校正参数为：

clock_corr＝average_i(smc_scheduled_receive_pit-smc_permanence_pit_{smc_best_pfc})

CM会挑选所有能接收到PCF帧的信道中的最好的那个信道，假设在该信道上接收的PCF帧经过集中算法之后，选取max(cm_compressed_pit)，则时钟校正参数为：

clock_corr＝max(cm_scheduled_receive_pit-cm_compressed_pit_{cm_best_pcf})

CM/SM/SC的时钟矫正为：

local_clock＝local_clock+clock_corr。

另外，本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统不需要输入基础数据，可以通过自我学习的方式智能获取电梯系统的楼层距离标识序列，完全实现对电梯的非侵入式管理，该基于非侵入式传感器的电梯云监测系统的距离检测装置时刻保持运行，每隔一预定时间采样一次，本实施例中为300ms获取一次该装置与轿厢之间的距离数据，并将该距离数据上传至云端服务器，该云端服务器结合平层信息和该距离数据用自我学习方法获取楼层距离标识序列，该自我学习方法包括如下步骤：步骤一，基于非侵入式传感器的电梯云监测系统试运行一预定时间后，取出其运行过程中上传的数据，包括平层信号和距离信息且一一对应；步骤二，将非平层的距离信息归零，剩余数据为平层状态下的距离数据；步骤三，将各平层状态下的距离数据相加并取平均值，记为平层位置距离标识；步骤四，将步骤三得到的距离标识数据按照从大到小顺序排列，得到自下而上的楼层距离标识序列。

本发明提供的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统通过电梯控制信息采集器以非侵入电梯原生系统的方式获取受监测电梯各运行状态的原始数据，所获得的原始数据通过数据网关进行判断后得出运行状态并输出至一接收端完成对电梯运行状态的监测，其非侵入式的检测方式既保护电梯原生系统运作稳定性又精确获取电梯运行状态，其中，信号解析板的可选取设计使所述非侵入式电梯运行状态信号检测装置既可检测直流电信号也可以检测交流电信号的电梯系统，具有较好的通用性，该系统可同时监测多个电梯运行状态并且同时处理上传至所述网络服务器，可集中管理电梯运行状态，提高了系统扩展性，所述距离检测装置的检测值在算式优化的情况下使电梯停留的楼层及运行速度检测值更精准，是一种不与原电梯系统产生直接电气连接的、具有较高通用性与完整安全监测逻辑的非侵入式电梯运行状态监测系统。同时，基于云计算的管理可以扩充，数据处理网关可分布在各个大厦的电梯群，每一组电梯群都可作为一个节点，每一个节点可用作边缘计算，云端服务器对边缘计算节点及其电梯群进行统一管理。云端服务器还能为移动端，PC端提供可视化界面，实时查询各电梯运行状态以及电梯故障预警。云端服务器统一存储和集中管理多台电梯的运行状态数据，基于大数据统计分析、优化处理，提高电梯运行状态监测和故障预警的准确性，并提升电梯运维效率。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其包括：

至少一电梯控制信息采集器，该电梯控制信息采集器采集该受监测电梯的多个控制回路的状态信息，每一电梯控制信息采集器包括多个非侵入式电梯控制回路信号检测装置，每一非侵入式电梯控制回路信号检测装置包括至少一电流互感器，每一电流互感器嵌套在受监测电梯一控制回路的信号线上，以获取该控制回路的电流信号，并对该些电流信号进行解析与处理，以获得受监测电梯该控制回路的状态原始数据；

至少一数据处理网关，其通过有线或无线方式与该电梯控制信号采集器连接，该数据处理网关对受监测电梯各控制回路的状态原始数据进行逻辑判断，得到受监测电梯当前运行状态数据，并将该当前运行状态数据输出；以及

至少一接收端，其用于接收所述数据处理网关输出的受监测电梯当前状态数据。

2.如权利要求1所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，该非侵入式电梯控制回路信号检测装置还包括：

至少一与所述电流互感器一一对应的信号解析板，其电连接所述电流互感器，用于解析所述电流互感器采集的电流信号形成一解析信号并输出该解析信号；以及

一采集板，其电连接所述信号解析板，用于处理所述解析信号形成一信号状态数据，并将该信号状态数据作为受监测电梯运行状态的原始数据输出。

3.如权利要求1或2所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，该受监测电梯控制回路包括但不限于安全回路、厅门回路、机房检修开关电路、消防开关电路、电机运转接触器电路、轿门回路、平层回路、报警按钮电路、轿厢检修开关电路以及轿顶检修开关电路。

4.如权利要求3所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，该电梯控制信息采集器包括一机房控制信息采集器及与该机房控制信息采集器对应的一轿厢控制信息采集器，该轿厢控制信息采集器设置于轿厢顶部，用于采集该轿门回路、该平层回路、该报警按钮电路、该轿厢检修开关电路以及该轿顶检修开关电路的运行状态原始数据，该机房控制信息采集器设置于机房控制柜中，用于采集该安全回路、该厅门回路、该机房检修开关电路、该消防开关以及该电机运转接触器电路的运行状态原始数据。

5.如权利要求3所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，该基于非侵入式传感器的电梯云监测系统还包括一非接触式距离检测装置，用以获得受监测电梯运行的位置数据和速度数据。

6.如权利要求5所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，该非接触式距离检测装置的检测值通过下列三个算式进行优化：

X_k＝X′_k+K(Z_k-X′_k) (式2)

P_k＝(1-K)*P_k-1+Q (式3)

其中，K为卡尔曼增益矩阵，P_k-1为k-1时刻的协方差矩阵，X′_k为k时刻的预测值向量，Z_k为k时刻的测量向量。P_k为k时刻的协方差矩阵，X_k为k时刻的最佳估计向量，R为过程噪声矩阵，Q为测量噪声矩阵。

7.如权利要求5所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，所述数据处理网关还具有一数据存储单元。

8.如权利要求5所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，该基于非侵入式传感器的电梯云监测系统各采集器与网关之间通过TTE时间同步算法实现时间同步：

第一步：机房控制信息采集器SM在本地钟为零时发送PCF帧至数据处理网关CM，并将相应收发及链路传输消耗的时间记录在帧内，数据采集器对接收到的PCF帧进行时序保持算法，保证PCF帧的接收顺序与其发送顺序相同；

第二步：根据接收到的PCF帧携带的信息、到达时间以及全局时钟同步协议执行同步算法；

第三步：数据处理网关CM回发PCF帧至机房控制信息采集器SM和轿厢控制信息采集器SC，机房控制信息采集器SM和轿厢控制信息采集器SC根据收到PCF帧的时刻推算系统全局时间并进行本地时钟校准。

9.如权利要求5所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，所述接收端为云端服务器或本地服务器。

10.如权利要求9所述的基于非侵入式传感器的电梯云监测系统，其特征在于，该距离检测装置时刻保持运行，每隔一预定时间采样一次获取该装置与轿厢之间的距离数据并将该距离数据和平层信息上传至云端服务器，该云端服务器结合平层信息和该距离数据用自我学习方法获取楼层距离序列，该自我学习方法包括如下步骤：

步骤一，基于非侵入式传感器的电梯云监测系统试运行一预定时间后，取出其所有运行过程中上传的数据，包括平层信号和距离信息且一一对应；

步骤二，将非平层的距离信息归零，剩余数据为平层状态下的距离数据；

步骤三，将各平层状态下的距离数据相加并取平均值，记为该平层位置距离标识；

步骤四，将步骤三得到的各平层距离标识数据按照从大到小顺序排列，即得到自下而上的各楼层距离标识序列。