CN109019216B - 电梯故障智能诊断系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种电梯故障智能诊断系统，包括：检测装置、服务器；所述检测装置用于采样检测电梯轿厢运行三维原始数据，得到电梯运行状态数据，并向服务器发送；所述服务器根据接收到的电梯运行状态数据，拟合出相应的电梯运行拟合曲线，在电梯运行拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段，该异常振动段代表电梯故障。本发明能够自动检测出电梯故障，并可进一步自动判断某些故障原因。

Description

电梯故障智能诊断系统及方法
技术领域
本发明涉及电梯检测设备领域，尤其是一种电梯故障智能诊断系统及方法。
背景技术
随着城市化速度加快，一栋栋高楼拔地而起，作为垂直交通工具的电梯也得到广泛的应用，随之而来的是巨量的电梯安装和维保工作。
电梯在安装或使用的过程中可能会因为平衡系数、曳引机滑槽的磨损、曳引绳的磨损、轴承缺油等原因导致电梯运行中的异常振动，这种异常振动轻则往往会让乘客感觉到不适，重则会留下安全隐患影响乘客的人身安全。
对于安装调试过程中发现的电梯异常振动，一般安装人员都可以结合电梯的安装施工图纸及安装调试情况等逐一排查发现和解决问题，但这种方式往往需要花费大量的人力和时间，不仅会使电梯的安装调试成本增加，还影响电梯的交付与使用进度。
对于使用过程中出现的电梯异常振动，一般维保人员并不能立即得到反馈，这样不仅会让乘客感到不适，而且出现异常振动的电梯在后续的使用中会有安全隐患的存在。即便维修人员到达现场，仍需要通过检查抖动位置的曳引绳是否磨损、轴承是否缺油、曳引机槽是否磨损等问题逐一排查，然而排查这些问题势必会花费维修人员的大量时间，工作效率极其低下。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种电梯故障智能诊断系统，能够自动检测出电梯故障，并可进一步自动判断某些故障原因，大大减轻了维保检查工作。本发明采用的技术方案是：
一种电梯故障智能诊断系统，包括：检测装置、服务器；
所述检测装置用于采样检测电梯轿厢运行三维原始数据，得到电梯运行状态数据，并向服务器发送；
所述服务器根据接收到的电梯运行状态数据，拟合出相应的电梯运行拟合曲线，在电梯运行拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段，该异常振动段代表电梯故障。
进一步地，检测装置包括三轴惯性传感器、数据处理器和数据传输器；
三轴惯性传感器用于采样检测电梯轿厢运行三维原始数据并向数据处理器发送，数据处理器用于对电梯轿厢运行三维原始数据进行处理，以得到所需的电梯运行状态数据；数据传输器用于与服务器通信。
更进一步地，三轴惯性传感器包括三轴加速度计，电梯轿厢运行三维原始数据包括通过三轴加速度计采样检测到的轿厢运行的三轴加速度，数据处理器根据Z向加速度与时间关系计算出轿厢运行速度及当前位置；
数据处理器将轿厢运行速度、位置和Z向加速度通过数据传输器向服务器发送；
服务器通过对Z向加速度数据进行拟合，形成Z向加速度拟合曲线；在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；振动异常段可对应某些电梯故障位置；
在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点时，先避开轿厢加速度正常变化段，轿厢加速度正常变化段包括轿厢下降开始时对应的加速度变化段，轿厢下降到位减速时对应的加速度变化段，轿厢上升开始时对应的加速度变化段，轿厢上升到位减速时对应的加速度变化段；
避开轿厢加速度正常变化段后，在Z向加速度拟合曲线上寻找大于加速度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段。
更优地，在服务器上设有Z向加速度曲线异常段的数据库；数据库中的各Z向加速度曲线异常段分别代表了一种滑移原因；服务器将在Z向加速度拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的Z向加速度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体滑移原因。
更进一步地，三轴惯性传感器包括三轴陀螺仪；电梯轿厢运行三维原始数据包括通过三轴陀螺仪采样检测到轿厢运行的三轴偏转角速度；服务器通过三轴偏转角速度和时间的关系得出轿厢偏转角度；数据处理器将轿厢偏转角度通过数据传输器向服务器发送；
轿厢偏转角度包括横滚角和俯仰角；
服务器分别对横滚角数据和/或俯仰角数据进行拟合，形成横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上分别寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上寻找振动异常点时，在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找大于角度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段。
更优地，在服务器上建立角度曲线异常段的数据库，数据库中的各角度曲线异常段分别代表了一种轨道异常原因；服务器将在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的角度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体的轨道异常原因。
一种电梯故障智能诊断方法，包括：
采样检测电梯轿厢运行的三轴加速度、三轴偏转角速度；并计算出轿厢偏转角度，轿厢运行速度和位置；
对Z向加速度数据进行拟合，形成Z向加速度拟合曲线；在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点时，先避开轿厢加速度正常变化段，轿厢加速度正常变化段包括轿厢下降开始时对应的加速度变化段，轿厢下降到位减速时对应的加速度变化段，轿厢上升开始时对应的加速度变化段，轿厢上升到位减速时对应的加速度变化段；避开轿厢加速度正常变化段后，在Z向加速度拟合曲线上寻找大于加速度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段；
轿厢偏转角度包括横滚角和俯仰角；
分别对横滚角数据和/或俯仰角数据进行拟合，形成横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上分别寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上寻找振动异常点时，在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找大于角度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段。
更优地，建立Z向加速度曲线异常段的数据库；数据库中的各Z向加速度曲线异常段分别代表了一种滑移原因；服务器将在Z向加速度拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的Z向加速度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体滑移原因。
更优地，建立角度曲线异常段的数据库，数据库中的各角度曲线异常段分别代表了一种轨道异常原因；服务器将在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的角度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体的轨道异常原因。
本发明的优点在于：
1）本发明可不断学习电梯运行拟合曲线，并自动寻找拟合曲线上的振动异常段，通过与云端服务器上的曲线异常段比较，能够对故障原因和部分故障的位置精确诊断。
2）可实时检测电梯的运行状态，可实现对电梯的远程监控。
3）电梯发生故障时可及时通知维保人员，以使得电梯获得及时检修。
附图说明
图1为本发明的结构组成示意图。
图2为本发明的Z向加速度拟合曲线示意图。
图3为本发明的横滚角拟合曲线示意图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所述，本发明提供一种电梯故障智能诊断系统，包括：检测装置、服务器、终端；其中终端为选配设备；服务器可以采用云端服务器，或者本地服务器；终端可采用移动终端；
检测装置包括三轴惯性传感器、数据处理器和数据传输器；该检测装置安装在电梯轿厢上；
三轴惯性传感器用于采样检测电梯轿厢运行三维原始数据，三轴惯性传感器包括三轴加速度计和三轴陀螺仪；电梯轿厢运行三维原始数据包括通过三轴加速度计采样检测到的轿厢运行的三轴加速度，和通过三轴陀螺仪采样检测到轿厢运行的三轴偏转角速度；得到的电梯轿厢运行三维原始数据发送给数据处理器；
数据处理器根据接收到的电梯轿厢运行三维原始数据，计算出轿厢偏转角度，轿厢运行速度和位置；例如，通过三轴偏转角速度和时间的关系可得出轿厢偏转角度，根据Z向加速度与时间关系可计算出轿厢运行速度及当前位置；
数据处理器将轿厢偏转角度，轿厢运行速度、位置和Z向加速度通过数据传输器向服务器发送；
服务器通过对Z向加速度数据进行拟合，形成Z向加速度拟合曲线；在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
如图2所示，在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点时，先避开轿厢加速度正常变化段，轿厢加速度正常变化段包括轿厢下降开始时对应的加速度变化段，轿厢下降到位减速时对应的加速度变化段，轿厢上升开始时对应的加速度变化段，轿厢上升到位减速时对应的加速度变化段；
避开轿厢加速度正常变化段后，在Z向加速度拟合曲线上寻找大于加速度变化阈值的峰值点，取该峰值点（异常振动点）前后各一段作为振动异常段；
Z向加速度拟合曲线的横坐标为时间或轿厢位置，纵坐标为Z向加速度值；在Z向加速度拟合曲线寻找到的振动异常段，可代表轿厢在该振动异常段对应的位置或时间发生了纵向滑移，滑移原因可能是曳引绳滑移、磨损，或制动器磨损，或曳引轮槽磨损；
进一步地，可在服务器上建立Z向加速度曲线异常段的数据库；数据库中的各Z向加速度曲线异常段分别代表了一种滑移原因；服务器将在Z向加速度拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的Z向加速度曲线异常段进行比对，相吻合时可判断具体的滑移原因；
轿厢偏转角度包括横滚角和俯仰角；
服务器分别对横滚角数据和/或俯仰角数据进行拟合，形成横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线；在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上分别寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；图3显示了横滚角拟合曲线上出现振动异常段的情况；
轿厢正常运行时，横滚角拟合曲线和俯仰角拟合曲线均趋向于直线，波动较小；而当电梯轨道出现异常时，比如轨道损坏，有突起或两根轨道拼接处有凹陷，在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上会出现振动异常段；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上寻找振动异常点时，在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找大于角度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段；
进一步地，可在服务器上建立角度曲线异常段的数据库，数据库中的各角度曲线异常段分别代表了一种轨道异常原因；服务器将在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的角度曲线异常段进行比对，相吻合时可判断具体的轨道异常原因；
服务器判断出电梯存在故障时，将包含振动异常段对应位置的故障信息向终端发送，如果服务器通过比对判断出了故障原因，还可以进一步将故障原因向终端发送；使得维保人员可以快速响应并准确找到故障发生位置及相关原因。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种电梯故障智能诊断系统，其特征在于，包括：检测装置、服务器；
所述检测装置用于采样检测电梯轿厢运行三维原始数据，得到电梯运行状态数据，并向服务器发送；
所述服务器根据接收到的电梯运行状态数据，拟合出相应的电梯运行拟合曲线，在电梯运行拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段，该异常振动段代表电梯故障；
检测装置包括三轴惯性传感器、数据处理器和数据传输器；
三轴惯性传感器用于采样检测电梯轿厢运行三维原始数据并向数据处理器发送，数据处理器用于对电梯轿厢运行三维原始数据进行处理，以得到所需的电梯运行状态数据；数据传输器用于与服务器通信；
三轴惯性传感器包括三轴加速度计，电梯轿厢运行三维原始数据包括通过三轴加速度计采样检测到的轿厢运行的三轴加速度，数据处理器根据Z向加速度与时间关系计算出轿厢运行速度及当前位置；
数据处理器将轿厢运行速度、位置和Z向加速度通过数据传输器向服务器发送；
服务器通过对Z向加速度数据进行拟合，形成Z向加速度拟合曲线；在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点时，先避开轿厢加速度正常变化段，轿厢加速度正常变化段包括轿厢下降开始时对应的加速度变化段，轿厢下降到位减速时对应的加速度变化段，轿厢上升开始时对应的加速度变化段，轿厢上升到位减速时对应的加速度变化段；
避开轿厢加速度正常变化段后，在Z向加速度拟合曲线上寻找大于加速度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段；
或者，
三轴惯性传感器包括三轴陀螺仪；电梯轿厢运行三维原始数据包括通过三轴陀螺仪采样检测到轿厢运行的三轴偏转角速度；服务器通过三轴偏转角速度和时间的关系得出轿厢偏转角度；数据处理器将轿厢偏转角度通过数据传输器向服务器发送；
轿厢偏转角度包括横滚角和俯仰角；
服务器分别对横滚角数据和/或俯仰角数据进行拟合，形成横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上分别寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上寻找振动异常点时，在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找大于角度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段。
2.如权利要求1所述的电梯故障智能诊断系统，其特征在于，
在服务器上设有Z向加速度曲线异常段的数据库；数据库中的各Z向加速度曲线异常段分别代表了一种滑移原因；服务器将在Z向加速度拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的Z向加速度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体滑移原因。
3.如权利要求1所述的电梯故障智能诊断系统，其特征在于，
在服务器上建立角度曲线异常段的数据库，数据库中的各角度曲线异常段分别代表了一种轨道异常原因；服务器将在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的角度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体的轨道异常原因。
4.一种电梯故障智能诊断方法，其特征在于，包括：
采样检测电梯轿厢运行的三轴加速度、三轴偏转角速度；并计算出轿厢偏转角度，轿厢运行速度和位置；
对Z向加速度数据进行拟合，形成Z向加速度拟合曲线；在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
在Z向加速度拟合曲线上寻找振动异常点时，先避开轿厢加速度正常变化段，轿厢加速度正常变化段包括轿厢下降开始时对应的加速度变化段，轿厢下降到位减速时对应的加速度变化段，轿厢上升开始时对应的加速度变化段，轿厢上升到位减速时对应的加速度变化段；避开轿厢加速度正常变化段后，在Z向加速度拟合曲线上寻找大于加速度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段；
轿厢偏转角度包括横滚角和俯仰角；
分别对横滚角数据和/或俯仰角数据进行拟合，形成横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上分别寻找振动异常点，进而将振动异常点前后各取一段形成振动异常段；
在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线上寻找振动异常点时，在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找大于角度变化阈值的峰值点，取该峰值点前后各一段作为振动异常段。
5.如权利要求4所述的电梯故障智能诊断方法，其特征在于，
建立Z向加速度曲线异常段的数据库；数据库中的各Z向加速度曲线异常段分别代表了一种滑移原因；服务器将在Z向加速度拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的Z向加速度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体滑移原因。
6.如权利要求4所述的电梯故障智能诊断方法，其特征在于，
建立角度曲线异常段的数据库，数据库中的各角度曲线异常段分别代表了一种轨道异常原因；服务器将在横滚角拟合曲线和/或俯仰角拟合曲线寻找到的振动异常段与数据库中的角度曲线异常段进行比对，相吻合时判断具体的轨道异常原因。
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