CN111003624B - 一种电梯导靴故障诊断方法 - Google Patents
一种电梯导靴故障诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111003624B CN111003624B CN201911082406.8A CN201911082406A CN111003624B CN 111003624 B CN111003624 B CN 111003624B CN 201911082406 A CN201911082406 A CN 201911082406A CN 111003624 B CN111003624 B CN 111003624B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fault
- guide shoe
- elevator
- axis
- car
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 claims description 17
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 9
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 13
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B7/00—Other common features of elevators
- B66B7/12—Checking, lubricating, or cleaning means for ropes, cables or guides
- B66B7/1207—Checking means
- B66B7/1246—Checking means specially adapted for guides
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
- B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
- B66B5/0018—Devices monitoring the operating condition of the elevator system
- B66B5/0025—Devices monitoring the operating condition of the elevator system for maintenance or repair
Landscapes
- Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电梯轿厢导靴故障诊断方法。方法为：安装传感器装置；获取已知的电梯导靴无故障/上左导靴故障/上右导靴故障/下左导靴故障/下右导靴故障的振动信号；进行能量阈值分解；计算所有信号的有效辨识度指标；对有效辨识度小于0.5的视为无效信号；计算所有有效信号的峭度系数、峰‑峰值、能量系数、陡度系数，形成故障特征集合；将故障特征集合对深度网络模型进行学习，得到状态预测模型。本发明可以快速、准确地定位故障的位置，提高了检测的效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种电梯导靴故障诊断方法，属于电梯故障检测领域。
背景技术
随着城市化水平不断提高，高层建筑增长迅猛，电梯作为高层建筑内的交通工具也呈现高速增加的趋势，其安全问题引起公众高度关注。
根据GB 7588-2003《电梯制造与安装安全规范》的要求，最能体现轿厢及其运动部件与层门距离要求的是第11.2.2条规定，轿厢地坎与层门地坎的水平距离不得大于35mm，对于轿厢及其连接部件与井道内其他部件之间的距离，该标准没有规定最小值。根据TSGT7001-2009《电梯监督检验和定期检验规则——曳引与强制驱动电梯》的要求，最能体现轿厢及其运动部件与层门距离要求的是第6.12条规定，门刀、门锁滚轮与地坎间隙；检验内容与要求，轿门门刀与层门地坎，层门锁滚轮与轿厢地坎的间隙应当不小于5mm，电梯运行时不得互相摩擦。由以上两条标准规范可知，轿厢及其运动部件与层门距离在5mm至35mm之间。
目前的检验方法是静态测量相关数据，即在轿厢处于停止状态测量轿门门刀与层门地坎、层门锁滚轮与轿厢地坎的间隙都应当不小于5mm，轿厢地坎与层门地坎的水平距离不得大于35mm。而在电梯实际运行过程中，由于电梯自身振动、导靴的磨损、轿厢内人为因素的抖动等因素会造成以上测量数据的不准确性，因此以上测量方法效率低且无法保障电梯的安全运行。
因此，开发一种能够有效检测电梯导靴工作状态的装置，对保障电梯的安全运行、提高检测效率是十分必要的。
发明内容
为了解决背景技术存在的难题，本发明提供了一种电梯导靴故障诊断方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1、安装传感器装置，其特征包括：2个传感器分别安装在电梯轿厢底部、顶部横梁上；
S2、采集振动信号，传感器采集X轴、Y轴、Z轴的振动信号，当电梯轿厢从底层站向顶层站或者从顶层站向底层站运行至行程中段时，施加1个作用力，该作用力方向与X轴、Y轴成45°，该作用力足以使导靴与导轨充分接触，记录该过程的信号，即为采集信号。将已知的无故障导靴安装到电梯上，采集到振动信号X0(t)、Y0(t)；
S3、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢左上方，采集到振动信号分别为X1(t)、Y1(t)；
S4、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢右上方，采集到振动信号分别为X2(t)、Y2(t)；
S5、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢左下方，采集到振动信号分别为X3(t)、Y3(t)；
S6、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢右下方，采集到振动信号分别为X4(t)、Y4(t)；
S7、对采集到的信号进行能量阈值分解，则其可以表达为：
其中n≥1，F(t)为X(t)的有效特征分量，
为残余分量；F(t)的有效辨识度指标A(F(t))＞0.5；
S8、计算有效特征分量的峭度系数、峰-峰值、能量系数、陡度系数，形成故障特征集合C；
S9、将步骤S8得到的特征集合C对深度网络模型进行学习，得到状态预测模型；
S10、针对未知状态的电梯导靴采用步骤S1～步骤S8的方法获取特征集合C，采用步骤S9中得到的状态预测模型对未知状态的电梯导靴进行预测。
2.根据权利要求1所述的导靴，其特征在于，包括：滑动导靴、弹性滑动导靴、滚动导靴。
3.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，数据传输模块是USB转TTL电平的串口模块。
4.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，三轴加速度传感器的型号是MPU6050。
5.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，上位机具有串口的选择、波特率的选择、加速度、角速度、角度、数据储存功能。
6.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，数据采集运行中，能根据需要设置数据采集的波特率、并控制数据采集的开始和结束。
7.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，当状态预测模型预测的结果为有故障时，会通过蜂鸣器预警。
本发明有益效果是：本发明通过安装电梯导靴故障诊断装置检测导靴的工作状态，将人工的静态检验转化为设备的动态检测，这在很大程度上改善了检测方法，提高了检验结果的有效性，最大程度减少了由于导靴故障导致电梯故障发生的概率，改善了静态检验方法环境恶劣的因素，确保了检测人员的安全。本发明为电梯完成预警机制建立提供了理论支撑，为后续电梯的维修、保养，合理对电梯运行工况进行调度和实时控制提供了决策理论依据，为未来电梯质检系统的完善奠定了理论基础。基于上述，本发明具有好的应用前景。
附图说明
图1是本发明一种电梯轿厢导靴故障诊断方法的流程图。
图2是本发明一种电梯轿厢导靴故障诊断方法的传感器安装方位图。
图3是本发明数据采集模块的运行界面示意图。
图4是本发明数据采集模块采集的部分数据。
图5是本发明部分分量的有效辨识度指标。
图6是本发明状深度网络模型的识别效率。
具体实施方式
一种电梯导靴故障诊断方法及装置，采用云南省特种设备安全检测研究院工程中心实验室数据进行实例验证。电梯为曳引驱动乘客电梯，额定载重量为800kg，额定速度为1.5m/s，层站门数为17层17站17门。
图1为本发明实施例提供的流程图，本实施例可适用于电梯导靴故障诊断，该装置可采用软件结合硬件的方式实现，根据图1所示，该方法的具体步骤如下：
设备安装：2个传感器分别安装在电梯轿厢底部、顶部横梁上，传感器安装方位如图2所示。传感器采用MPU6050。数据输出频率100Hz(波特率115200)/20Hz(波特率9600)；数据接口为串口(TTL电平)和I2C(直接连MPU6050，无姿态输出)；数据传输模块是USB转TTL电平(逻辑电平)的串口模块；应用中，数据传输模块发送至上位机每帧数据分为3个数据包，分别为加速度包、角速度包和角度包，3个数据包顺序输出。上位机具有串口的选择、波特率的选择、加速度、角速度、角度、数据储存等功能。本实施例使用加速度包，波特率115200，每隔10ms输出1帧数据。
采集振动信号：检测前，为了获得电梯轿厢导靴无故障/上左导靴故障/上右导靴故障/下左导靴故障/下右导靴故障的训练数据，选择无故障导靴安装于轿厢导靴装置处，当电梯轿厢从底层站向顶层站运行至9层时施加一作用力(该作用力方向与X轴、Y轴成45°，该作用力足以使导靴与导轨充分接触)，获得无故障导靴的训练信号。然后用磨砂在导靴侧面制作4mm间隙，将该导靴分别安装于上左导靴/上右导靴/下左导靴/下右导靴位置，重复以上步骤，从而获得电梯轿厢导靴无故障/上左导靴故障/上右导靴故障/下左导靴故障/下右导靴故障的训练信号。图3是本发明数据采集模块的运行界面示意图，图4是本发明采集的部分数据。
对采集到的信号进行能量阈值分解：对上述5种工况下的X轴、Y轴信号分别进行能量阈值分解。
确定特征维度：计算各个分量的有效辨识度指标，部分计算结果如图5所示，由图5可见仅前面3个分量满足有效辨识度指标要求。
形成故障特征集合：计算有效特征分量的峭度系数、峰-峰值、能量系数、陡度系数，形成故障特征集合C；
对深度网络模型进行学习：将得到的故障特征集合C作为输入，采用200组样本数据对深度网络模型进行学习，得到状态预测模型；采用150组样本数据作为测试样本，深度网络模型的识别效率如图6所示。
检测未知导靴运行状况：对于同种品牌、型号、参数的电梯及其导靴，在未知其电梯导靴状况的情况下，在轿厢安装振动信号采集装置，并且重复上述测试组故障检测过程得到特征集合，输入到深度网络模型，深度网络模型会识别出一个类型，这个类型就是检测结果。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征及本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (7)
1.一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，所述方法具体步骤如下：S1、安装传感器装置，其特征包括：2个传感器分别安装在电梯轿厢底部、顶部横梁上；S2、采集振动信号，传感器采集X轴、Y轴、Z轴的振动信号，当电梯轿厢从底层站向顶层站或者从顶层站向底层站运行至行程中段时，施加1个作用力，该作用力方向与X轴、Y轴成45°，该作用力足以使导靴与导轨充分接触，记录该过程的信号，即为采集信号；将已知的无故障导靴安装到电梯上，采集到振动信号X0(t)、Y0(t)；S3、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢左上方，采集到振动信号分别为X1(t)、Y1(t)；S4、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢右上方，采集到振动信号分别为X2(t)、Y2(t)；S5、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢左下方，采集到振动信号分别为X3(t)、Y3(t)；S6、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢右下方，采集到振动信号分别为X4(t)、Y4(t)；S7、对采集到的信号进行能量阈值分解，则其可以表达为：
其中n≥1，F(t)为X(t)的有效特征分量，为残余分量；F(t)的有效辨识度指标A(F(t))＞0.5；S8、计算有效特征分量的峭度系数、峰-峰值、能量系数、陡度系数，形成故障特征集合C；S9、将步骤S8得到的特征集合C对深度网络模型进行学习，得到状态预测模型；S10、针对未知状态的电梯导靴采用步骤S1～步骤S8的方法获取特征集合C，采用步骤S9中得到的状态预测模型对未知状态的电梯导靴进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，包括：滑动导靴A、滑动导靴B、滚动导靴。
3.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，数据传输模块是USB转TTL电平的串口模块。
4.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，三轴加速度传感器的型号是MPU6050。
5.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，上位机具有串口的选择、波特率的选择、加速度、角速度、角度、数据储存功能。
6.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，数据采集运行中，能根据需要设置数据采集的波特率、并控制数据采集的开始和结束。
7.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，当状态预测模型预测的结果为有故障时，会通过蜂鸣器预警。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911082406.8A CN111003624B (zh) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | 一种电梯导靴故障诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911082406.8A CN111003624B (zh) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | 一种电梯导靴故障诊断方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111003624A CN111003624A (zh) | 2020-04-14 |
| CN111003624B true CN111003624B (zh) | 2022-05-24 |
Family
ID=70111332
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911082406.8A Expired - Fee Related CN111003624B (zh) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | 一种电梯导靴故障诊断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111003624B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112225024A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-01-15 | 中建七局第一建筑有限公司 | 曳引式电梯故障分析方法 |
| CN112723076A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-04-30 | 昆明理工大学 | 一种电梯导靴故障诊断方法 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09208149A (ja) * | 1996-02-06 | 1997-08-12 | Hitachi Building Syst Co Ltd | エレベータの昇降路内機器の異常検出装置 |
| CN101055238A (zh) * | 2007-05-18 | 2007-10-17 | 上海永大电梯设备有限公司 | 电梯导靴靴衬磨损实验装置 |
| CN102491140A (zh) * | 2011-12-27 | 2012-06-13 | 阳西县电梯配件有限公司 | 基于特征信号的电梯安全检测装置及电梯安全检测方法 |
| WO2014057302A1 (en) * | 2012-10-08 | 2014-04-17 | Otis Elevator Company | Low friction sliding guide shoe for elevator |
| CN103277070B (zh) * | 2013-05-13 | 2015-11-04 | 贵州航天林泉电机有限公司 | 一种滚动式抽油机导靴 |
| CN103231962A (zh) * | 2013-05-15 | 2013-08-07 | 北京晶科华盛科技有限公司 | 电梯故障诊断和预警系统 |
| CN105115468B (zh) * | 2015-08-14 | 2018-05-22 | 苏州汇川技术有限公司 | 电梯导轨安装质量检测系统和方法 |
| CN205802701U (zh) * | 2016-04-11 | 2016-12-14 | 西人马（厦门）科技有限公司 | 电梯故障诊断装置、和用于电梯故障诊断的控制器 |
| CN108455401B (zh) * | 2018-07-03 | 2020-01-17 | 康姆帕斯电子科技衡水有限公司 | 电梯井道综合测试系统 |
| CN110182663A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-08-30 | 广州广日电梯工业有限公司 | 电梯导靴预诊断方法及预诊断系统 |
-
2019
- 2019-11-07 CN CN201911082406.8A patent/CN111003624B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111003624A (zh) | 2020-04-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111003624B (zh) | 一种电梯导靴故障诊断方法 | |
| CN108069308A (zh) | 一种基于序贯概率的电扶梯故障诊断方法 | |
| CN105836560B (zh) | 电梯舒适度测试系统 | |
| US7637355B2 (en) | Elevator arrangement | |
| CN109211546B (zh) | 基于降噪自动编码器及增量学习的旋转机械故障诊断方法 | |
| CN106021789B (zh) | 基于模糊智能的轨道车辆悬挂系统故障分类方法及系统 | |
| CN108569607A (zh) | 基于双向门控循环神经网络的电梯故障预警方法 | |
| CN112528533B (zh) | 一种千米深井提升机制动器可靠性智能评估与寿命预测方法 | |
| CN112765778B (zh) | 转向架横向稳定性识别方法、装置以及计算机设备 | |
| CN112960503B (zh) | 一种电梯轿门运行轨迹建模方法 | |
| CN106379787B (zh) | 一种电梯预警救援车 | |
| CN114436087B (zh) | 基于深度学习的电梯乘客扒门检测方法及系统 | |
| CN108982033B (zh) | 一种客观评价车门玻璃夹持稳定性的方法 | |
| CN113987905A (zh) | 一种基于深度信念网络的自动扶梯制动力智能诊断系统 | |
| CN112580266A (zh) | 一种利用机器学习量化评估电梯乘坐舒适性的系统及方法 | |
| CN117916185A (zh) | 一种基于多源信息融合的电梯安全故障诊断方法 | |
| CN113640607B (zh) | 一种针对高速列车逆变电路及电机的早期故障诊断方法 | |
| CN109631800B (zh) | 一种接触线动态抬升量检测方法及装置 | |
| CN112037500A (zh) | 自动判别故障的减速机、提升机及故障自动判别方法 | |
| CN116812713B (zh) | 一种电梯钢丝绳缺陷检测方法 | |
| JP2018060383A (ja) | 処理装置及び機器の制御システム | |
| CN112478969B (zh) | 一种基于制动力矩分析的升降机失效预测方法 | |
| CN213894817U (zh) | 一种神经网络的电梯状态检测装置 | |
| CN114955770A (zh) | 一种电梯轿厢系统故障预警方法 | |
| US20230356975A1 (en) | Method and system for using digital twins for determining need for maintenance of an elevator |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20220524 |