CN111606176B - 乘客输送装置及其异常诊断装置和方法、周期识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种乘客输送装置的异常诊断装置,包括加速度传感器,其设置在乘客输送装置的至少一个载客部件上,所述载客部件在载客区段运行时,所述加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角不为零;所述载客区段为乘客输送装置中可输送乘客的区段,用于测量载客部件的加速度;数据接收模块,用于接收所述加速度传感器的测量数据;预处理模块,对所述测量数据进行预处理;所述预处理包括对每次测量数据运行周期的识别;所述测量数据包括初始健康数据和运行数据;比较判断模块,其将经过预处理的运行数据与经过预处理的初始健康数据进行比较,判断所述乘客输送装置有无异常。
Description
技术领域
本发明涉及机械传送领域,特别是一种乘客输送装置及其异常诊断装置、异常诊断方法。本发明还涉及一种运行周期识别方法。
背景技术
自动扶梯和自动人行道通常被统称为乘客输送装置,运行时通过导轨承载和引导梯级或踏板的倾斜或水平运行。通过振动检测来进行异常诊断,是预测故障的途径之一。为了检测振动可以在导轨上布置振动传感器,但需要布置多个,导轨越长需要布置的数量越多,成本很高。还有的方式是在梯级或踏板上布置振动传感器,振动传感器随梯级或踏板一起运动,测量运行时的振动数据来预测故障。例如中国公开专利CN103508303A、CN101337639A。为了预测故障信息,将实际运行振动数据与初始健康的振动数据比较。在比较时,振动数据位置的同步非常重要,否则两个数据没有可比性。位置同步的精确性也非常重要,否则误判断或漏判断的概率很高。在中国公开专利CN101337639A中,概念性公开了设置预定的基准位置,然后通过位置检测装置输出位置检测信号。一般技术人员可以想到通过输出的位置检测信号来同步比较实际运行振动数据与初始健康的振动数据。但是外部位置检测装置输出信号的延迟,必然导致这种同步方式的精确性较低,而且随着振动传感器采样频率的提高,这种同步方式的精确性也随之降低,出现误判断或漏判断的概率很高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:通过一种方法和装置,来精确同步地比较实际运行振动数据与初始健康的振动数据,从而准确地诊断预测故障。
本发明一种乘客输送装置的异常诊断装置,主要包括在乘客输送装置的至少一个载客部件上设置的加速度传感器,当载客部件处于载客区段运行时,加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角不为零;包括数据接收模块,用于接收加速度传感器的测量数据;包括预处理模块,对所述测量数据进行预处理;所述预处理包括对每次测量数据运行周期的识别;所述测量数据包括初始健康数据和运行数据;包括比较判断模块,其将经过预处理的运行数据与经过预处理的初始健康数据进行比较,判断所述乘客输送装置有无异常。
优选地,所述预处理模块从所述经过预处理的测量数据中直接识别运行周期。
优选地,所述初始健康数据是指乘客输送装置在健康状态下空载额定速度运行时加速度传感器的测量数据。
优选地,所述运行数据是指乘客输送装置在额定速度运行时加速度传感器的测量数据。
优选地,所述测量数据时的测量周期大于乘客输送装置的一个运行周期,所述运行周期为所述乘客输送装置循环运行一周所需的时间。
优选地,所述测量数据时的测量周期大于乘客输送装置的2个运行周期。
优选地,所述载客部件为梯级、踏板或胶带中的任一种。
优选地,所述加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角和载客部件经过回转处载客部件平面法向垂直线与重力线的角度相同。
另外,本发明还涉及异常诊断装置中的周期识别方法,包括以下步骤:
数据的采集;
数据的预处理;
识别运行周期:确定初始健康数据和运行数据的至少1个运行周期的起点和终点。
优选地,所述数据的预处理为平滑法或线性平均过滤法。
优选地,所述数据的预处理为峰值包络法。
优选地,所述峰值包络法采用三次样条插值得到峰值包络曲线。
优选地,所述识别运行周期步骤包括以下子步骤:对预处理后的数据曲线进行峰值提取;
提取的峰值包括上峰值和下峰值;
一个运行周期为相邻两个下峰值间或相邻两个上峰值间的时间间隔。
本发明还公开了一种异常诊断装置的异常诊断方法,包括以下步骤:
初始健康数据的采集及预处理;
运行数据的采集及预处理;
将经过预处理的运行数据与经过预处理的初始健康数据进行比较,判断所述乘客输送装置有无异常。
识别运行周期:确定数据的至少1个运行周期的起点和终点。
本发明还公开一种使用异常诊断方法的乘客输送装置,包括:
载客区段,用于在乘客输送装置中输送乘客;
回路段,与所述载客区段相对应的回路区段;
回转段,设置在载客区段和回路段之间的用于换向的区段,包括第一回转段和第二回转段。
本发明提供的一种异常诊断装置和异常诊断方法,能使两组振动数据在对比时精准同步,解决两个数据对比时数据位置错位的风险,经过精准同步后,使得获得的数据真实,同时更精确确定故障地址,实现异常的诊断。
附图说明
图1为本发明的一种异常诊断装置示意图。
图2为无线加速传感器测量方向与竖直方向的夹角示意图。
图3为第一组数据曲线图。
图4为第二组数据曲线图。
图5为第三组数据曲线图。
图6为第四组数据曲线图。
附图标记说明
1 多级踏步 2 加速度传感器
3 数据接收模块 4 预处理模块
5 比较判断模块
具体实施方式
下面将结合附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
本实施例公开了一种乘客输送装置的异常诊断装置。包括加速度传感器2、数据接收模块3、预处理模块4、比较判断模块5。以下乘客输送装置以自动扶梯为例
如图1所示,自动扶梯包括有多个梯级1,在一个梯级1的下面安装有加速度传感器2进行振动数据的采集,当该梯级1处于载客区段②—③运行时,如附图2所示,加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角不为零,健康状态运行时采集初始健康数据,普通运行状态下采集运行数据;采集的数据通过有线或者无线传输形式传输给数据接收模块3,用于接收加速度传感器的测量数据;数据接收模块3将接收的数据传输给预处理模块4,对所述测量数据进行预处理,所述预处理包括对每次测量数据运行周期的识别,所述测量数据包括初始健康数据和运行数据;经过预处理模块4处理后的初始健康数据和运行数据传输给比较判断模块5,经过比较判断模块5的逻辑运算获得有效数据,判断所述乘客输送装置有无异常。
如图1所示,梯级踏面在载客段基本保持水平运行,在翻转以及回路段根据导轨的弧度或位置各异。无线加速度传感器固定在梯级踏面的下部,加速度测量方向与竖直方向的夹角不为零。
如图2所示,加速度测量方向与竖直方向的夹角为θ,θ≠0。竖直方向与重力加速度方向相反。这样能够有效确定数据每个周期的起点和终点。
实施例二
本发明还公开了一种使用实施例一的异常诊断装置的周期识别方法,包括以下步骤:
第一步,数据的采集。
自动扶梯在新安装,日常检修维护,部件维修更新后认为处于健康状态,在这些状态下,进行初始健康数据的采集。
初始健康数据的采集过程如下:启动自动扶梯,等自动扶梯到达额定速度后,数据接收模块开始接收并记录无线加速度传感器的测量数据,然后截取一段数据作为初始健康数据,截取数据的时长大于自动扶梯的一个运行周期,两个运行周期以上更佳。
第二步,数据的预处理。
预处理模块对初始健康数据进行预处理,识别每个运行周期。预处理过程如下:
对初始健康数据进行过滤,使数据曲线平滑。过滤的数据处理方式有多种,如平滑法、线性平均过滤法、峰值包络法等。例如一种线性平均过滤法采用如下公式:
更优的是使用峰值包络法来进行过滤,尤其是在加速度传感器采样频率高的情况下,例如采样频率大于50Hz。峰值包络法为,提取初始健康数据Y的局部峰值,相邻局部峰值的间隔数据点大于加速度传感器采样频率f。然后用三次样条插值(Spline插值)对这些局部峰值进行插值,得到峰值包络曲线,插值方法还可以使用其他函数的三次多项式插值,例如hermite或pchip函数。
第三步:识别运行周期,确定每个运行周期的起点和终点。对曲线进行峰值提取,如图3中的S1、S2、S3。图3曲线仅一个上峰值,因此用下峰值进行运行周期的识别,以及起点和终点的确定。图4曲线的上峰值和下峰值都有多个,则既可以用下峰值来进行运行周期的识别,以及起点和终点的确定,也可以用上峰值。图3曲线中的实际运行周期即为相邻下峰值,S1、S3的时间差,S1确定为本运行周期的起点,S3确定为本运行周期的终点,S3同时也是下一运行周期的起点。
实施例三
在实施例二的基础上,本发明还公开了一种使用实施例二的异常诊断装置的异常诊断方法。
初始健康数据的采集及预处理:可以采用实施例二中的方法采集及处理初始健康数据。自动扶梯上行初始健康数据和下行初始健康数据分别采集,并经过预处理后作为上行健康数据和下行健康数据储存。也可以仅采集任一个运行方向的数据,通过镜像算法换算成另一个运行方向的数据。
运行数据的采集及预处理:可以采用实施例二中的方法采集及处理运行数据。运行数据的采集过程如下:自动扶梯空载运行工况下,数据接收模块开始接收并记录无线加速度传感器的测量数据,然后截取一段数据作为运行数据,截取数据的时长大于自动扶梯的一个运行周期,两个运行周期以上更佳。采用与之前对初始健康数据预处理相同的方法进行预处理,自动识别运行周期,确定每个运行周期的起点和终点。
将经过预处理的运行数据与经过预处理的初始健康数据进行比较,判断所述乘客输送装置有无异常。
由于健康数据和运行数据每个运行周期的起点和终点都已被精确确定,因此在对比时两组数据的同步精度非常高,能有效发现异常振动,误判或漏判的概率低。
能够有效确定数据每个周期的起点和终点的因素之一是安装加速度传感器的载客部件在载客区段运行时,加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角不为零。
如图1梯级踏面在载客区段基本保持水平运行,如果加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角为零,那么检测到的振动曲线如图5,峰值特征点不明显,因此无法准确识别和确定运行周期的起点和终点。
当加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角不为零时,检测到的振动曲线如图6,峰值特征点明显,可以准确识别和确定运行周期的起点和终点。
能够有效确定数据每个周期的起点和终点的因素之二是采用峰值包络法过滤数据,峰值包络法有效减少峰值数据点数量,峰值特征点明显,可以准确识别和确定运行周期的起点和终点。
优选的,加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角与梯级在自动扶梯上的位置关联示例如图1和图6所示。
从图1和图6可以看出,数据曲线中的不同数据点对应传感器所在梯级在自动扶梯上的位置。夹角不同,数据曲线的峰值出现时梯级的位置也不同。自动扶梯设计完成时,梯级的运行轨迹已被确定,因此可以根据希望确定的周期起点,来设定传感器安装在梯级上的测量方向。例如希望梯级在下回转区段的①处被设置为运行周期的起点,可以计算出在该处梯级踏面与水平面的夹角,固定传感器时使传感器的测量方向与梯级踏面垂直方向的夹角也设为该夹角即可。为了方便夹角的设定,还可以增设传感器角度调整装置。
实施例四
本发明还公开了一种使用实施例三方法的乘客输送装置。如图1所示。以自动扶梯为例。载客部件即为梯级,其他乘客输送装置的载客部件可以是踏板或胶带。
其中载客区段为②—③段,用于在乘客输送装置中输送乘客;回路段为⑦—⑨段,与所述载客区段相对应的回路区段;回转段,设置在载客区段和回路段之间的用于换向的区段,包括第一回转段③—⑥和第二回转段⑩—②。
以上通过具体实施例对本发明进行了详细的说明,该实施例仅仅是本发明的较佳实施例,本发明并不限于上文讨论的实施方式。基于本发明启示的显而易见的变换或替代也应当被认为落入本发明的技术范畴内。以上的具体实施方式用来揭示本发明的最佳实施方法,以使得本领域的普通技术人员能够应用本发明的多种实施方式以及多种替代方式来达到本发明的目的。
Claims (15)
1.一种乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,包括:
加速度传感器,其设置在乘客输送装置的至少一个载客部件上,用于测量载客部件的加速度;所述载客部件在载客区段运行时,所述加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角不为零;所述载客区段为乘客输送装置中可输送乘客的区段;
数据接收模块,用于接收所述加速度传感器的测量数据;
预处理模块,对所述测量数据进行预处理;所述预处理包括对每次测量数据运行周期的识别;
所述测量数据包括初始健康数据和运行数据;
比较判断模块,其将经过预处理的运行数据与经过预处理的初始健康数据进行比较,判断所述乘客输送装置有无异常。
2.如权利要求1所述的乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,
所述预处理模块从所述经过预处理的测量数据中直接识别运行周期。
3.如权利要求1所述的乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,所述初始健康数据是指乘客输送装置在健康状态下空载额定速度运行时加速度传感器的测量数据。
4.如权利要求1所述的乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,所述运行数据是指乘客输送装置在额定速度运行时加速度传感器的测量数据。
5.如权利要求1所述的乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,所述测量数据时的测量周期大于乘客输送装置的一个运行周期,所述运行周期为所述乘客输送装置循环运行一周所需的时间。
6.如权利要求1所述的乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,所述测量数据时的测量周期大于乘客输送装置的2个运行周期。
7.如权利要求1所述的乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,所述载客部件为梯级、踏板或胶带中的任一种。
8.如权利要求1所述的乘客输送装置的异常诊断装置,其特征在于,所述加速度传感器的测量方向与竖直方向的夹角和载客部件经过回转处载客部件平面法向垂直线与重力线的角度相同。
9.一种使用如权利要求1-8中之一所述的异常诊断装置的周期识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
数据的采集;
数据的预处理;
识别运行周期:确定数据的至少1个运行周期的起点和终点。
10.如权利要求9所述的周期识别方法,其特征在于,所述数据的预处理为平滑法或线性平均过滤法。
11.如权利要求9所述的周期识别方法,其特征在于,所述数据的预处理为峰值包络法。
12.如权利要求11所述的周期识别方法,其特征在于,所述峰值包络法采用三次样条插值得到峰值包络曲线。
13.如权利要求9所述的周期识别方法,其特征在于,所述识别运行周期步骤包括以下子步骤:对预处理后的数据曲线进行峰值提取;
提取的峰值包括上峰值和下峰值;
一个运行周期为相邻两个下峰值间或相邻两个上峰值间的时间间隔。
14.一种使用如权利要求1-8中之一所述的异常诊断装置的异常诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
初始健康数据的采集及预处理;
运行数据的采集及预处理;
将经过预处理的运行数据与经过预处理的初始健康数据进行比较,判断所述乘客输送装置有无异常;
识别运行周期:确定初始健康数据和运行数据的至少1个运行周期的起点和终点。
15.一种使用如权利要求14所述的异常诊断方法的乘客输送装置,其特征在于,包括:
载客区段,用于在乘客输送装置中输送乘客;
回路段,与所述载客区段相对应的回路区段;
回转段,设置在载客区段和回路段之间的用于换向的区段,包括第一回转段和第二回转段。
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