CN111727164A - 自动扶梯监测系统、方法、声音数据收集装置及用于其的夹具 - Google Patents

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Abstract

一种自动扶梯监测系统，包括数据收集装置(1)，设置在自动扶梯的需要监测的部件附近，以收集与自动扶梯的操作相关的部件的数据；数据发送装置(4)，用于发送收集的数据；以及云端处理器(5)，用于接收数据，并且将数据与存储在云端处理器(5)的数据库中的正常运转条件下获得的部件的阈值数据相比较，并且基于比较结果做出响应。自动扶梯监测系统可以在任何环境下，收集数据并对数据进行分析，并且不依赖人力的主观判断，在无需停止自动扶梯的操作的情况下提前预测可能的故障，节约维护时间，降低相关成本，以及提高电梯的安全性和乘坐舒适性。

Description

自动扶梯监测系统、方法、声音数据收集装置及用于其的夹具
技术领域
本发明涉及自动扶梯监测系统，自动扶梯检测方法，声音数据收集装置及用于其的夹具，更具体地，涉及使用通过声音数据收集装置收集的数据来分析自动扶梯运转状态的自动扶梯监测系统或自动扶梯检测方法，声音数据收集装置及用于其的夹具。
背景技术
自动扶梯广泛使用在多种场合，如百货商场、写字楼和公共设施等，以及各种室内或室外环境。自动扶梯安全平稳的运行需要对相关部件的运行状态进行监测，而相关部件的运行状态与自动扶梯的应用场合及环境的温度、湿度及灰尘密切相关，还与使用的人数及使用频率密切相关。因此每个扶梯的状态各不相同，并且需要对相关部件的频繁的现场查看和维护，以使相关部件正确运行。这涉及大量的工作，而且使得自动扶梯的制造商或用户很难以有组织的方式保持对其运行状态的追踪。
为解决该问题，需要改进自动扶梯监测系统，使得其允许远程监测以及产生与自动扶梯平稳运行相关的部件的原始数据。此外，系统能够对该原始数据进行处理和分析，能够迅速判断自动扶梯的运行情况，并且能够不依赖人力对自动扶梯的可能故障提前预警，而且能够给制造商及用户提供自动扶梯运行期间产生的数据以用于参考。
发明内容
本发明的目的是提供满足上述需求的自动扶梯监测系统，用于该监视系统的数据收集装置和夹具以及自动扶梯监测方法。
根据本发明的第一方面，提供一种自动扶梯监测系统，其包括数据收集装置，设置在自动扶梯的需要监测的部件附近，用于收集所述部件的数据；数据发送装置，用于发送与自动扶梯安全运行相关的数据；云端处理器，用于接收与自动扶梯安全运行相关的数据，将其与存储在云端处理器中并从正常运转条件下的部件获取的阈值相比较，并基于比较结果做出响应。
优选地，数据收集装置为声音数据收集装置、温度收集装置、功率收集装置或振动收集装置。
优选地，所述自动扶梯监测系统还包括本地数据处理装置，与自动扶梯安全运行相关的数据为由本地数据处理装置处理后的数据。
优选地，本地数据处理装置计算数据的特征值，作为与自动扶梯安全运行相关的数据。
优选地，如果比较结果大于所述阈值，则本地数据处理装置发出关于自动扶梯安全运行的报警信号，或将所述比较结果发送至云端处理器。
优选地，与自动扶梯安全运行相关的数据为数据收集装置收集的数据，云端处理器接收、处理所述数据，然后将所述数据与存储在云端处理器中的并从正常运转条件下的部件获取的阈值相比较。
优选地，云端处理器计算数据的特征值，作为与自动扶梯安全运行相关的数据，然后再将其与存储在云端处理器中的并从正常运转条件下的部件获取的阈值相比较。
优选地，如果比较结果大于所述阈值，则云端处理器发出关于自动扶梯安全运行的报警信号，并且触发客服系统或直接与维护人员通信以进行润滑维护。
优选地，云端处理器包括自动扶梯数据库，存储自动扶梯运行历史数据、自动扶梯的参数及自动扶梯的维修历史。
优选地，云端处理器通过统计、分析、人工智能及机器学习等方法比较经处理数据及阈值。
优选地，云端处理器存储部件的与自动扶梯安全运行相关的数据。
优选地，如果比较结果大于所述阈值，则云端处理器发出关于自动扶梯安全状态的报警信号，并且触发客服系统。
优选地，本地数据处理装置为微型计算机或DSP芯片。
优选地，微型计算机通过无线网络将数据传输到云端处理器。
优选地，数据收集装置为声音数据收集装置，且本地数据处理装置通过带通滤波器获得在[F低，F高]范围内的部件的与自动扶梯安全运行相关的声音数据，计算所述数据的均方根值，并将所述均方根值发送到云端处理器与存储在云端处理器的数据库中并且当金属部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
优选地，数据收集装置为声音数据收集装置，其设置在部件的接触位置附近，即驱动装置与驱动链的接触位置、驱动链与驱动链轮的接触位置或梯级引导块与裙板的接触位置附近，用于计算所述数据的特征值，并将所述特征值发送到云端处理器以与存储在云端处理器的数据库中并且当部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
优选地，数据收集装置为声音数据收集装置，云端处理器接收数据收集装置发送的数据，通过带通滤波器获得在[F低，F高]范围内的接触部件的与自动扶梯安全运行相关的数据，计算所述数据的均方根值，并将所述均方根值与存储在云端处理器的数据库中并且当部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
优选地，数据收集装置为声音数据收集装置，云端处理器接收数据收集装置发送的声音数据，计算所述数据的特征值，并将所述特征值与存储在云端处理器的数据库中并且当部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
优选地，如果声音数据来自相同位置的一组自动扶梯，且具有相似的声音数据模式，则本地数据处理装置可仅选择声音数据中的仅一个进行处理。
优选地，数据收集装置为温度传感器组件，用于检测环境温度和自动扶梯处于停机状态、待速运行状态和全速运行状态的扶手背面温度；数据发送装置从温度传感器组件接收环境温度和扶手背面温度，并将环境温度和扶手背面温度以预定频率发送到本地数据处理装置或云端处理器，本地数据处理装置或云端处理器比较环境温度和扶手背面温度并获得环境温度和扶手背面温度之间的温度差，并且其中，预定温度差阈值存储在本地数据处理装置或云端处理器中，如果环境温度和扶手背面温度之间的温度差超过预定温度差阈值，本地数据处理装置或云端处理器将发出警报信号。
优选地，数据收集装置为温度传感器组件，其用于在一预定时段内检测自动扶梯的扶手背面温度与环境温度，数据发送装置将检测到的环境温度和扶手背面温度发送到本地数据处理装置或云端处理器，本地处理装置或云端处理器将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度在所述第一预定时段内的温度差的第一平均值以及第一方差值。
优选地，温度传感器组件还在另一预定时段内检测环境温度与扶手背面温度，数据发送装置将检测到的环境温度和扶手背面温度发送到本地数据处理装置或云端处理器，本地数据处理装置或云端处理器将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到扶手背面温度与环境温度在所述另一预定时段内的温度差的第二平均值以及第二方差值。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器构造成当第二平均值与第一平均值之差大于第一方差值的k倍时，发出第一报警信号，其中，k是本地数据处理装置或云端处理器中设定的大于1的整数。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器进一步判断第一方差值与预定第一阈值的关系，第二方差值与预定第二阈值的关系，如果第一方差值小于第一阈值，并且第二方差值小于第二阈值，则本地数据处理装置或云端处理器将发出第二报警信号。
优选地，所述数据收集装置为客流量传感器和功率传感器，所述客流量传感器用于检测单位时间内进入自动扶梯的客流量，所述功率传感器用于检测单位时间内的功耗，数据发送单元将检测到的单位时间内的客流量和检测到的单位时间内的功耗发送到本地数据处理装置或云端处理器，所述本地数据处理装置或云端处理器根据单位时间内的客流量与单位时间内的功耗之间的关系，来判断自动扶梯的运行状态，以确定是否需要发出报警信号。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器计算出单位时间内的功耗与单位时间内的客流量的比值，如果所述比值有异常突变，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号；如果所述比值没有异常突变而在一预定时间内有增大的趋势并大于一预定阈值，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
优选地，在自动扶梯待速运行时，功率传感器检测一预定时段内的平均功率，如果所述平均功率没有落入本地数据处理装置或云端处理器中存储的预定阈值范围，则本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量为零，而功率传感器检测到的功耗与客流量为零时的设定功耗不匹配，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量不为零，而功率传感器检测到的功耗为待速功率输出，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
根据第二方面，提供一种自动扶梯监测系统，其包括声音数据收集装置，设置在自动扶梯的需要监测的部件附近，用于收集所述部件的数据；本地数据处理装置，用于在本地处理声音数据、将声音数据发送到云端处理器或在本地处理声音数据后对结果做出响应。
根据第三方面，提供一种自动扶梯监测系统，包括云端处理器，用于接收设置在自动扶梯的需要监测的部件附近的远程数据收集装置发送的声音数据，对所述声音数据进行处理，并且在处理数据之后对结果做出响应。
根据第四方面，提供一种声音数据收集装置，其包括电路板，一个或多个数字麦克风，及封闭电路板及数字麦克风的电路盒，电路盒包括顶壁、底壁和侧壁，顶壁和底壁中的至少一个设置有声音拾取孔。
优选地，声音拾取孔所在的壁的内侧或外侧上设置有防水膜，以防止水或湿气进入数字麦克风。
优选地，数字麦克风设置在声音拾取孔所在的壁的内侧，设置在防水膜下方，或设置在电路板上。
根据第五方面，提供一种用于自动扶梯监测系统的温度收集装置的夹具，其中，所述夹具的安装位置能够根据扶手的驱动模式而调节。
优选地，如果扶手处于摩擦轮驱动模式时，所述夹具安装在自动扶梯的裙板的C型件上。
优选地，所述夹具包括支架和可调节板，可调节板安装在支架上，支架安装到裙板的C型件上，所述温度传感器组件安装在所述可调节板的远离C型件的一端。
优选地，所述可调节板和所述支架中的一个具有沿长度方向延伸的第一纵长孔，所述可调节板和所述支架中的另一个具有开口，连接装置穿过第一纵长孔和开口以连接可调节板和支架，并且根据开口沿长度方向与第一纵长孔的对准位置，调节所述温度传感器组件沿长度方向与所述C型件的距离。
优选地，当扶手处于端部轮驱动模式(newel-wheel drive mode)时，所述夹具安装在扶梯的支柱上。
优选地，所述夹具包括支架和可调节板，可调节板安装在支架上，所述支架安装在所述支柱上，所述温度传感器组件安装在所述可调节板的远离支柱的一端。
优选地，所述可调节板和所述支架中的一个具有沿宽度方向延伸的第二纵长孔，所述可调节板和所述支架中的另一个具有沿长度方向延伸的第三纵长孔，连接装置穿过第二纵长孔和第三纵长孔以连接可调节板和支架，并且根据第二纵长孔和第三纵长孔的对准位置，调节所述温度传感器组件沿长度方向与所述支柱的距离以及所述温度传感器组件沿宽度方向与所述扶手的距离。
根据第六方面，提供一种自动扶梯，其包括如上所述的自动扶梯监测系统、如上所述的声音数据收集装置和/或如上所述的夹具。
根据第七方面，提供一种自动扶梯的监测方法，包括以下步骤：
利用温度传感器组件检测自动扶梯处于停机状态、待速运行状态和全速运行状态的扶手背面温度以及环境温度；
利用数据发送单元从温度传感器组件接收环境温度和扶手背面温度，并将环境温度和扶手背面温度以预定频率发送到本地数据处理装置或云端处理器；
其中，本地数据处理装置或云端处理器比较环境温度和扶手背面温度并获得环境温度和扶手背面温度之间的温度差，并且其中，预定温度差阈值存储在本地数据处理装置或云端处理器中，如果环境温度和扶手背面温度之间的温度差超过预定温度差阈值，本地数据处理装置或云端处理器将发出警报信号。
优选地，所述方法还包括：利用所述本地数据处理装置或云端处理器在一预定时段内捕获由温度传感器组件检测的扶手背面温度和环境温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度的温度差在所述预定时段内的第一平均值以及第一方差值。
优选地，所述方法还包括：利用所述本地数据处理装置或云端处理器在另一预定时段内捕获由温度传感器组件检测的扶手背面温度和环境温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度的温度差在所述另一预定时段内的第二平均值以及第二方差值。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器构造成当第二平均值与第一平均值之差大于第一方差值的k倍时，所述本地数据处理装置或云端处理器发出第一报警信号，其中，k是本地数据处理装置或云端处理器中设定的大于1的整数。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器进一步判断第一方差值与预定第一阈值的关系，第二方差值与预定第二阈值的关系，如果第一方差值小于第一阈值，第二方差值小于第二阈值，则本地数据处理装置或云端处理器将发出第二报警信号。
根据第八方面，提供一种自动扶梯的监测方法，包括以下步骤：
利用客流量传感器检测单位时间内进入自动扶梯的客流量；
利用功率传感器检测单位时间内的功耗；
利用数据发送单元将检测到的单位时间内的客流量和检测到的单位时间内的功耗传递到本地数据处理装置或云端处理器；
其中，服务器根据单位时间内的客流量与单位时间内的功耗之间的关系，来判断自动扶梯的运行状态，以确定是否需要发出报警信号。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器计算出单位时间内的功耗与单位时间内的客流量的比值，如果所述比值有异常突变，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号；如果所述比值没有异常突变而在一预定时间内有增大的趋势并大于一预定阈值，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
优选地，在自动扶梯待速运行时，功率传感器检测一预定时段内的平均功率，如果所述平均功率没有落入本地数据处理装置或云端处理器中存储的预定阈值范围，则本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量为零，而功率传感器检测到的功耗与客流量为零时的设定功耗不匹配，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
优选地，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量不为零，而功率传感器检测到的功耗为待速功率输出，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
根据本发明的自动扶监测系统或自动扶梯检测方法可在任何环境下，包括室内或户外、安静和嘈杂环境，获取数据并对数据进行分析，并且不依赖人力的主观判断。其还准确地在无需停机的情况下提前预测故障，节约维护时间和金钱，提高电梯的安全性和乘坐舒适性。
附图说明
图1是根据本发明的第一实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
图2是示例地示出通过带通滤波器滤除低频噪声和高频噪声的过程的Spectrogram函数绘制频谱图。
图3示出了第一实施例中计算的声音数据的均方根值与阈值的比较。
图4是根据本发明的第二实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
图5是不同分类的故障的声音数据模式。
图6是分类器8的分析流程示意图。
图7是根据本发明的第三实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
图8是根据本发明的第四实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
图9是根据本发明的第五实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
图10是根据本发明的第六实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
图11是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第一实施例。
图12是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第二实施例。
图13是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第三实施例。
图14是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第四实施例。
图15是根据本发明的第七实施例的自动扶梯监测系统的框图；
图16示出摩擦轮驱动模式；
图17示出端部轮驱动模式；
图18示出在摩擦轮驱动模式下，安装在裙板的C型件上的夹具；
图19示出图18中的A的放大图；
图20示出图18的夹具的示意图；
图21示出被图18的夹具将固定在自动扶梯上的温度传感器组件；
图22示出在端部轮驱动模式下，安装在支柱上的夹具；
图23示出图18中的B的放大图；
图24示出图22的夹具的示意图；
图25示出被图22的夹具固定在自动扶梯上的温度传感器组件。
图26示出根据本发明的监测方法的第一实施例的流程图。
图27是根据本发明的第八实施例的自动扶梯监测系统的框图。
图28示出单位时间内的功率输出与单位时间内的客流量的比值。
图29示出本发明的实时监测装置，客流量与电机功率的关系的示意图；
图30示出本发明的实时监测装置，客流量与电机功率的另一关系的示意图；
图31示出根据本发明的监测方法的第二实施例的流程图。
具体实施方式
本发明的自动扶梯监测系统通过数据收集装置避免自动扶梯故障的发生，对自动扶梯的故障进行预测性维护，从而降低自动扶梯维护的人力和成本。在自动扶梯的与自动扶梯的安全及正常运行相关的部件处或附近的数据收集装置，在自动扶梯运行时收集数据，分析、判断、预测以及确定自动扶梯的运行状态，并对所确定的运行状态做出响应。
本发明的自动扶梯监测系统可监测自动扶梯驱动装置或驱动件的振动状态、自动扶梯的相互接触的关键部件之间的润滑状态、自动扶梯的关键部件的温度、自动扶梯的与变化的客流量相关的电机功率等。需要监测振动状态的驱动装置或驱动件包括自动扶梯的齿轮箱、梯级等。齿轮箱及梯级在正常运行状态和异常状态下的振动不同，反映振动差异的振动数据可用于分析、预测及确定自动扶梯的运行状态，从而实现预测性维护。需要监测其间的润滑状态的部件包括驱动装置和驱动链、驱动链和驱动链轮以及梯级引导块与裙板。这些部件是金属的并且相对于彼此运动。在它们之间润滑充分的情况下，这些金属部件平稳运动并且发出均匀的较小的声音。而在缺乏润滑油状态或生锈、布满灰尘状态下，运动会变得不那么平滑，同时会产生刺耳的噪音。因此，从其间收集的声音数据可用于监测润滑的充分性，从而通过分析、预测和确定自动扶梯的运行状况来提供预测性维护。可以将温度计布置在自动扶梯的关键部件处，以监视其温度变化，从而有助于分析、预测和确定自动扶梯的运行状况，从而提供预测性维护。关键部件包括但不限于扶手。当它们的温度在正常范围内变化时，扶手将正常运行；否则，它们可能会出现故障。客流量影响自动扶梯的正常运行。超出自动扶梯容量的高客流量会引起安全问题。并且，可以基于自动扶梯的电机功率来评估客流量。因此，电机功率可用于分析、预测和确定自动扶梯的运行状况，从而提供预测性维护。
在下面的实施例中进一步详细描述本发明。
图1是根据第一实施例的自动扶梯监视系统的流程图。在本发明的第一实施例中，自动扶梯监测系统监测自动扶梯的润滑状态，其利用数据收集装置收集金属部件发出的声音数据，并且分析该声音数据，来判断润滑状态是否正常。数据收集装置通常为数字麦克风模块，其设置在自动扶梯的驱动装置和驱动链的接触位置附近、自动扶梯的驱动链和驱动链轮的接触位置附近或在梯级带前罩下方的梯级引导块与裙板的接触位置附近，也可根据需要设置在自动扶梯的桁架上接近电机与驱动链的接触位置的位置处，或任何接触并因此需要监测的部件附近的位置处。该麦克风模块可以使用通常用在手机中的普通麦克风或超声波麦克风。它可以记录声波，并且支持回放功能。数字麦克风模块持续地收集声音数据，并且存储声音文件，该声音文件在需要时可被回放。
图1中，声音数字收集装置1在驱动装置与驱动链之间的接触位置处、在自动扶梯的齿轮箱的驱动链轮与驱动链之间的接触位置处，或在梯级带前罩下方梯级引导块与裙板之间的接触位置处收集声音数据。包含该声音数据的声音文件被存储在本地装置6的本地数据处理装置2处，并且通过带通滤波器3进行处理。然后通过声音数据发送装置4，将文件发送到云端处理器5。
在带通滤波器3处，对声音数据进行去噪声，从而获得在特定频率范围[F低,F高]内的声音数据，F低通常在1000～5000Hz，F高通常大于10000Hz，因为该范围内的声音数据最有可能与金属与金属之间的摩擦产生的噪声相关。此过程可通过Spectrogram函数绘制频谱图来进行。
图2中示意性地示出该通过带通滤波器滤除低频噪声和高频噪声的过程的Spectrogram函数绘制频谱图。图2(a)示出了没有生锈的正常链条与链轮之间的接触产生的声音信号，其主要集中在低频范围。图2(b)示出了生锈的链条与链轮之间的接触产生的声音信号，其为低频噪声与高频峰值的混合。图2(c)是通过应用频率范围为[5000,15000]的带通滤波器的仅保留与生锈状况相关的分离的声音模式。图2(c)示出了应用频率范围为[5000，15000]的带通滤波器并仅保留与链上存在的生锈程度相关的那些之后分离出的声音模式。
下一步是计算经滤波的声音数据的关键性能指标(KPI)。与金属件之间接触发出的噪声相关的KPI可以是声音数据的均方根(RMS)值。在该实施例中，RMS值用于计算滤波后的声音数据的峰值。
该RMS值经由声音数据发送装置4发送到云端处理器5。在云端处理器5中，将该RMS值与设置的阈值相比较。如果该RMS值高于阈值，则云端处理器通过向客服中心发送警报信号或直接与维护人员通信以进行润滑维护来做出响应。在图3中示例性地示出了该比较。
预定阈值可以通过在各种润滑条件下进行测试或通过其他种类的实验来获得。
图4是根据第二实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
在第二实施例中，数字收集装置1在驱动装置与驱动链之间的接触位置处、在自动扶梯的齿轮箱的驱动链轮与驱动链之间的接触位置处，或在梯级带前罩下方梯级引导块与裙板之间的接触位置处收集声音数据。包含该声音数据的声音文件被存储在本地装置6的本地数据处理装置2处。本地数据处理设备2计算声音数据的特征值，然后通过声音数据发送装置4将其发送到云端处理器5。
图5示出了不同故障类型的声音数据之间的比较。图5(a)示出了当发生梯级未对准时产生的声音数据模式，图5(b)示出了由生锈的传动链产生的声音数据模式，图5(c)示出了自动扶梯处于正常运行状态时的声音数据模式。显然，不同类型的故障声音数据具有不同的模式，因此具有不同的特征值。
在该实施例中，本地数据处理装置2计算声音数据的特征值。特征值可以是过零率、能量、能量熵、频谱质心、频谱熵、频谱通量、频谱滚降、频谱倒谱系数(MFCC)、色度向量或色度偏差。
该计算的特征值然后通过数据发送装置4发送到云端处理器5。在云端处理器5处，通过使用历史或存储的不同故障分类的声音数据训练分类器8。分类器8采用神经网络算法，并且调整特征向量以更好地表示不同故障分类的特征值。
图6是分类器8的分析流程示意图。分类器8将接收到的经计算的特征值传送到三个神经元，由每一个神经元针对不同的故障分类进行分析计算，输出针对每一种故障分类的预测置信区间，根据该置信区间输出分析结果，该结果指示可能发生或不发生那种故障分类。
图7是根据本发明的第三实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
在第三实施例中，数字收集装置1在自动扶梯的驱动装置与驱动链之间的接触位置处、在自动扶梯的驱动链轮与驱动链之间的接触位置处，或在梯级带前罩下方梯级引导块与裙板之间的接触位置处收集声音数据。包含该声音数据的声音文件通过数据发送装置4发送到云端处理器5。在云端处理器5处，通过带通滤波器3对声音数据进行去噪，从而获得在特定频率范围[F低,F高]内的声音数据。F低通常在约1000～5000Hz，F高通常大于10000Hz。然后，云端处理器5计算经滤波的声音数据的关键性能指标(KPI)。与金属部件之间的接触所产生的噪声有关的KPI可以是声音数据的均方根(RMS)值。在该实施例中，RMS值用于计算经滤波的声音数据的峰值。然后，云端处理器5将RMS值与预定阈值进行比较。如果RMS更高，则云端处理器将通过向客服中心发送警报信号，或通过直接与维护人员进行通信以进行润滑维护来做出响应。在图3中示例性地示出了该比较。预定阈值可以通过在各种润滑条件下进行测试或通过其他种类的实验来获得。
图8是根据本发明的第四实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
在第四实施例中，数字收集装置1是声音数据收集装置，其在驱动装置与驱动链之间的接触位置处、在自动扶梯的齿轮箱的驱动链轮与驱动链之间的接触位置处，或在梯级带前罩下方梯级引导块与裙板之间的接触位置处收集声音数据。包含该声音数据的声音文件通过数据发送装置4发送到云端处理器5。在云端处理器5处，通过使用历史或存储的不同故障分类的声音数据训练分类器8。分类器8采用神经网络算法，并且调整特征向量以更好地表示不同故障分类的特征值。
在该实施例中，云端处理器5计算声音数据的特征值。特征值可以是过零率、能量、能量熵、频谱质心、频谱熵、频谱通量、频谱滚降、频谱倒谱系数(MFCC)、色度向量或色度偏差。
图5示出了不同故障类型的声音数据之间的比较。图5(a)示出了当发生梯级未对准时产生的声音数据模式，图5(b)示出了由生锈的传动链产生的声音数据模式，图5(c)示出了自动扶梯处于正常运行状态时的声音数据模式。显然，不同类型的故障声音数据具有不同的模式，因此具有不同的特征值。
图6是分类器8的分析流程示意图。分类器8将接收到的经计算的特征值传送到三个神经元，由每一个神经元针对不同的故障分类进行分析计算，输出针对每一种故障分类的预测置信区间，根据该置信区间输出分析结果。
第三实施例和第四实施例与第一实施例和第二实施例的区别主要在于，在第一实施例和第二实施例中的本地装置6中的数据处理在第三实施例和第四实施例中在云端处理器5中进行。但是这样可能会增加从本地装置6向云端处理器5进行数据传输的相关成本。
图9是根据第五实施例的自动扶梯润滑状态监测系统的流程图。
在第五实施例中，数字收集装置1在驱动装置与驱动链之间的接触位置处、在自动扶梯的齿轮箱的驱动链轮与驱动链之间的接触位置处，或在梯级带前罩下方梯级引导块与裙板之间的接触位置处收集声音数据。包含该声音数据的声音文件被带通滤波器3去噪，从而获得在特定频率范围[F低,F高]内的声音数据。F低通常在约1000～5000Hz，F高通常大于10000Hz。然后，本地数据处理装置2计算经滤波的声音数据的关键性能指标(KPI)。与金属部件之间的接触所产生的噪声有关的KPI可以是声音数据的均方根(RMS)值。在该实施例中，RMS值用于计算经滤波的声音数据的峰值。在该实施例中，本地数据处理装置2还将RMS值与预定阈值进行比较。在图3中示例性地示出了该比较过程。如果RMS更高，则本地数据处理装置2发出响应7，该响应7可以是报警信号。将该报警信号传输到客服中心，或直接联系维护人员进行自动扶梯润滑维护。本地数据处理装置2也可以仅将该RMS值发送到云端处理器。预定阈值可以通过在各种润滑条件下进行测试或通过其他种类的实验来获得。
图10是根据本发明的第六实施例的自动扶梯监测系统的流程图。
在第六实施例中，数字收集装置1在驱动装置与驱动链之间的接触位置处、在自动扶梯的齿轮箱的驱动链轮与驱动链之间的接触位置处，或在梯级带前罩下方梯级引导块与裙板之间的接触位置处收集声音数据。位于本地6的本地数据处理装置2直接计算声音数据的特征值。通过使用历史或存储的不同故障分类的声音数据训练分类器8。分类器8采用神经网络算法，并且调整特征向量以更好地表示不同故障分类的特征值。在该实施例中，特征值可以是过零率、能量、能量熵、频谱质心、频谱熵、频谱通量、频谱滚降、频谱倒谱系数(MFCC)、色度向量或色度偏差。
图5示出了不同故障类型的声音数据之间的比较。图5(a)示出了当发生梯级未对准时产生的声音数据模式，图5(b)示出了由生锈的传动链产生的声音数据模式，图5(c)示出了自动扶梯处于正常运行状态时的声音数据模式。显然，不同类型的故障声音数据具有不同的模式，因此具有不同的特征值。
图6是分类器8的分析流程示意图。分类器8将接收到的经计算的特征值传送到三个神经元，由每一个神经元针对不同的故障分类进行分析计算，输出针对每一种故障分类的预测置信区间，根据该置信区间输出分析结果。本地数据处理装置可对该结果做出响应。该响应为可以是报警信号，可以将该报警信号发送到客服中心，或直接联系维护人员进行自动扶梯润滑维护。也可以是直接将该结果向云端处理器发送。
根据本发明的自动扶梯监测系统可在任何环境下，包括室内或户外、安静和嘈杂环境，收集数据并对数据进行分析，并且不依赖人力的主观判断。其还在无需停机的情况下预测可能的故障，节约维护时间并降低相关成本，提高电梯的安全性和乘坐舒适性。
图11是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第一实施例。该实施例中，声音数据收集装置1包括传感器电路盒11。该传感器电路盒11包括顶壁12、底壁13和侧壁14。在顶壁12中限定有声音拾取孔15，该孔15为通孔。声音数据收集装置1还包括设置在腔室内的声音传感器16。该声音传感器16通过支架17搁置在传感器电路盒的底壁13之上。在声音拾取孔的朝向腔室的开口处，在声音传感器16之上，设置有防水膜18。该防水膜防止水或湿气进入声音数据收集装置1内，而且具有良好的声音传输性能。
图12是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第二实施例。该实施例中，与第一实施例不同之处在于，声音传感器16直接附接到传感器电路盒11的顶壁12，在声音拾取孔15下方，也在防水膜18下方。
图13是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第三实施例。该实施例中，与第一实施例不同之处在于，该声音数据收集装置1配置为双侧声音数据收集装置。其传感器电路盒11分别在顶壁12和底壁13中具有通孔型的声音拾取孔15和19，以及两个声音传感器16和20。声音传感器分别通过支架17和21搁置在顶壁12和底壁13之上。每个声音拾取孔15和19在朝向腔室的开口处附接有防水膜18和22。
图14是用于本发明各实施例的自动扶梯监测系统的声音数据收集装置1的第四实施例。该实施例中，与第二实施例不同之处在于，该声音数据收集装置1配置为双侧声音数据收集装置。其传感器电路盒11分别在顶壁12和底壁13中具有通孔型的声音拾取孔15和19，以及两个声音传感器16和20。每个声音传感器直接附接在顶壁12和底壁13。每个声音拾取孔15和19在朝向腔室的开口处附接有防水膜18和22。每个防水膜18和22位于声音拾取孔15和19的朝向腔室的开口和相应的开口处附接的声音传感器之间。
下面，参照图15至图17，详细描述根据本发明的自动扶梯监测系统的第六实施例的流程图。该实施例涉及对自动扶梯的扶手温度的监测。
图15示出了根据本发明的自动扶梯监测系统的框图。监测系统100包括温度传感器组件110、数据发送单元4和服务器140。温度传感器组件110用于检测环境温度和自动扶梯处于停机状态、待速运行状态和全速运行状态下的扶手温度。扶手背面是与摩擦轮、轴承、扶手的导向轮或导向块、弯弧段的金属直接摩擦接触的表面。例如，温度传感器组件110包括用于检测环境温度的环境温度传感器和用于检测扶手背面温度的扶手温度传感器。一般来说，当自动扶梯处于停机状态时，环境温度与扶手温度相等。因此，对于需要了解自动扶梯运行状态的技术人员来说，更关心当自动扶梯处于待速运行状态和全速运行状态下的环境温度和扶手背面温度。在该实施例中，温度传感器组件110检测环境温度和自动扶梯处于全速运行状态下的扶手背面温度。处理器120通过有线或无线(例如射频、蓝牙、zigbee)方式收集由温度传感器组件检测到的环境温度和扶手背面温度，并以预定频率(例如1分钟1次)将环境温度和扶手背面温度传送到服务器130。
服务器130将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度之间的温度差，并且所述服务器中存储有预定温度差阈值，如果环境温度和扶手背面温度的温度差超过预定温度差阈值，则服务器发出报警信号。
具体地，服务器收集由温度传感器组件110在一预定时段t1内检测到的扶手背面温度与环境温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，以得到环境温度和扶手背面温度在该预定时段内的温度差的第一平均值M1和第一方差值σ1。此外，服务器还收集由温度传感器组件110在另一预定时段t2内检测到的环境温度与扶手背面温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到扶手背面温度与环境温度在该另一预定时段内的温度差的第二平均值M2和第二方差值σ2。
接下来，服务器将第二平均值和第一平均值进行比较，如果第二平均值与第一平均值之差大于第一方差值的k倍(M2>M1+kσ1)，则发出第一报警信号，其中，k是服务器中设定的大于1的整数。
进一步地，服务器还判断第一方差值σ1与第一预定阈值T1以及第二方差值σ2与第二预定阈值T2之间的关系，如果第一方差值小于第一预定阈值并且第二方差值小于第二预定阈值，即σ1<T1且σ2<T2，则本地数据处理装置或云端处理器将发送第二个报警信号。与第一报警信号相比，第二报警信号更加准确。
图16和图17分别示出了自动扶梯处于摩擦轮驱动模式以及端部轮驱动模式。图16示出摩擦轮101和扶手102。图17示出端部轮103。在这两种不同的扶手驱动模式中，扶手运行方向是不同的。由于用于温度传感器组件的夹具的安装位置取决于在扶手的移动方向，所以在两种扶手驱动模式下夹具的安装会出现不同的情况，下面将对此进行详细介绍。
图18-21示出在摩擦轮驱动模式下，安装在裙板的C型件上的夹具104。如图19-20所示，夹具104安装在摩擦轮附近，位于裙板的C型件上。夹具包括支架41和可调节板42。可调节板42通过诸如螺栓和螺母的连接装置安装在支架上。支架41通过螺栓和螺母安装到裙板的C型件上。温度传感器组件43安装在可调节板42的远离C型件的一端。
可调节板42和支架41之一具有沿长度方向延伸的第一纵长孔，所述可调节板和所述支架中的另一个具有开口。螺栓可以穿过第一纵长孔和开口从而将可调节板和支架连接起来，并且根据开口沿长度方向与第一纵长孔的对准位置，调节所述温度传感器组件沿长度方向与所述C型件的距离A，由此，扶手中心距离L可以改变，以适应不同类型的扶梯。
图22-25示出在端部轮驱动模式下，安装在支柱上的夹具40。如图22和23所示，夹具安装在支柱上。夹具40包括支架41和可调节板42。可调节板42通过诸如螺栓和螺母的连接装置安装在支架上。支架41通过螺栓和螺母安装在支柱上。温度传感器组件43安装在可调节板的远离支柱的一端。
可调节板和支架之一具有沿与长度方向垂直的宽度方向延伸的第二纵长孔44，可调节板和支架中的另一个具有沿长度方向延伸的第三纵长孔45。螺栓可以穿过第二纵长孔和第三纵长孔，从而将可调节板和支架连接起来。他们还根据第二纵长孔和第三纵长孔的对准位置，调节温度传感器组件沿长度方向与支柱的距离(扶手中心距离L)以及温度传感器组件沿宽度方向与扶手的距离W。
图26示出根据本发明的自动扶梯的监测方法的第一实施例的流程图。在步骤100’，利用温度传感器组件检测环境温度和自动扶梯处于停机状态、待速运行状态和全速运行状态下的扶手温度。在步骤200’，利用数据传送单元从温度传感器组件接收环境温度和扶手背面温度，并以预定频率将环境温度和扶手背面温度传送到本地数据处理装置或云端处理器。在步骤300’，服务器将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度之间的温度差，并且本地数据处理装置或云端处理器中存储有预定温度差阈值。如果环境温度和扶手背面温度的温度差超过预定温度差阈值，则服务器将发出报警信号。
在步骤300’，所述服务器还采集由温度传感器组件在一预定时段内检测到的扶手背面温度与环境温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度在该预定时段内的温度差的第一平均值以及第一方差值。
在步骤300’，所述服务器还采集由温度传感器组件在另一预定时段内检测到的环境温度与扶手背面温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到扶手背面温度与环境温度在该另一预定时段内的温度差的第二平均值以及第二方差值。
在步骤300’，所述服务器构造成当第二平均值与第一平均值之差大于第一方差值的k倍时，发出第一报警信号，其中，k是服务器中设定的大于1的整数。
在步骤300’，所述服务器还构造成所述服务器判断第一方差值与预定第一阈值的关系，第二方差值与预定第二阈值的关系，如果第一方差值小于预定第一阈值，第二方差值小于预定第二阈值，则服务器发出第二报警信号。
自动扶梯监控系统可以实时监控扶手的运行状况。可以事先知道可能的问题，因此提供了更安全的自动扶梯。此外，该实时监控装置适用于自动扶梯的不同安装情况，并且温度传感器组件的夹具是可调节的。夹具的安装位置可以根据各种类型的自动扶梯的不同安装尺寸进行调整
下面，参照图27至图31，详细描述根据本发明的自动扶梯监测系统的第八实施例的流程图。该实施例涉及根据本发明的自动扶梯监测系统对客流量的监测。
图27示出了根据本发明的自动扶梯监测系统的框图。监测系统100包括客流量传感器211、电机功率传感器212、数据发送单元4和服务器130。客流量传感器211是安装在自动扶梯入口处的，用于沿相反方向发射光束的装置，光束被隔断的频率反映了进入自动扶梯的客流量。电机功率传感器212构造成检测单位时间内消耗的电机功率。数据发送单元4收集单位时间内的客流量和电机功率，并通过例如2G、3G或4G的方式将它们传送到服务器130。服务器130计算出单位时间内的客流量与单位时间内的电机功率的比值(KPI)，并将该比值与存储在服务器130中的预定比值进行比较。如果该比值KPI相对于预定比值有异常突变，则服务器预测出自动扶梯发生故障的时间，并发出预测性维修信号。例如，图28中的标号“2”显示了单位时间内的客流量与单位时间内的电机功率的比值突然增加，这表明此时的客流量与电机功耗是不匹配的，自动扶梯发生故障。本领域技术人员应明白，单位时间内的客流量是一定时间内的总客流量与该时间的比值，而且该时间内的总客流量不能太小。
图29和图30分别示出单位时间内的客流量与单位时间内的电机功耗的两种不匹配的关系。图29示出了如果客流量传感器没有检测到的客流量，而电机功率传感器检测到的电机功耗与在没有客流量的情况下的预定功耗不匹配，则自动扶梯被认为发生的故障，并且服务器发出报警信号。图30示出了在超过一预定阈值的时段期间，如果客流量传感器检测到至少一些客流量，而电机功耗在待机状况下运行，则自动扶梯突然加速，使得使乘客跌倒受伤，并且服务器发出报警信号。
另外，当没有客流量时，功率传感器检测一预定时段内的平均功耗。服务器中存储有预定阈值范围。如果该平均功耗没有落入服务器中存储的预定阈值范围，则服务器发生报警信号。
图31示出根据本发明的自动扶梯的监测方法的第二实施例的流程图。
在步骤2100，利用客流量传感器检测单位时间内进入电梯的客流量。在步骤2200，利用功率传感器检测单位时间内的电机功耗。在步骤2300，利用数据传送单元将检测到的单位时间内的客流量和检测到的单位时间内的电机功耗传递到服务器。在步骤2400，服务器根据单位时间内的客流量与单位时间内的功耗之间的关系，来判断自动扶梯的运行状态，以确定是否发送报警信号。
另外，在步骤2400，服务器还计算出单位时间内的功耗与单位时间内的客流量的比值，如果该比值有异常突变，则发出报警信号；如果该比值没有异常突变而在一预定时间内有增大的趋势并且超过预定阈值，则服务器发出报警信号。
另外，在自动扶梯处于待机运行状态的情况下，在步骤2200，功率传感器检测一预定时段内的平均功率，在步骤2400，如果该平均功率没有落入服务器中存储的预定阈值范围，则服务器发送报警信号。
在步骤2400，服务器还配置为在超过一预定阈值时段的时段内，如果客流量传感器检测到的客流量为零，而功率传感器检测到的功耗与针对客流量为零时设定的功耗不匹配，则发送报警信号。
在步骤2400，服务器还配置为在超过一预定阈值时段的时段内，如果客流量传感器检测到的客流量不为零，而功率传感器检测到的功耗为待机功率输出，则服务器发出报警信号。
通过本发明的实时监测设备，可以实时监测客流量与功率输出的关系，了解扶梯的运行状态，从而提高对扶梯的维护，改善扶梯的能耗，并提供扶梯的安全性。
本文中所述的服务器可以是与数据收集装置一起的本地处理器，或能够远程监测的云端处理器。所有的数据处理可仅在本地处理器处处理，或仅在云端处理器处处理，或如上面关于实施例中所述，部分在本地处理器处处理，然后剩余的在云端处理器处处理。本发明在此结合基于这些构思的各种实施例，并且不限于上述那些实施例。
上述实施方式仅是示例性的，不应视为对本发明的限制。可以组合各种实施例中的特征以实施本发明的更多实施例，其范围仅由所附权利要求确定。在不脱离本发明范围的情况下，可以对所描述的实施例进行各种修改和改变。

Claims (52)

1.一种自动扶梯监测系统，包括数据收集装置，设置在自动扶梯的需要监测的部件附近，用于收集所述部件的数据；数据发送装置，用于发送与自动扶梯安全运行相关的数据；云端处理器，用于接收与自动扶梯安全运行相关的数据，将其与存储在云端处理器中并从正常运转条件下的部件获取的阈值相比较，并基于比较结果做出响应。
2.根据权利要求1所述的自动扶梯监测系统，其中，数据收集装置为声音数据收集装置、温度收集装置、功率收集装置或振动收集装置。
3.根据权利要求1或2所述的扶梯监测系统，其中，所述自动扶梯监测系统还包括本地数据处理装置，与自动扶梯安全运行相关的数据为由本地数据处理装置处理后的数据。
4.根据权利要求3所述的自动扶梯监测系统，其中，本地数据处理装置计算数据的特征值，作为与自动扶梯安全运行相关的数据。
5.根据权利要求4所述的扶梯润滑状态监测系统，其中，如果比较结果大于所述阈值，则本地数据处理装置发出关于自动扶梯安全运行的报警信号，或将所述比较结果发送至云端处理器。
6.根据权利要求1或2所述的扶梯监测系统，其中，与自动扶梯安全运行相关的数据为数据收集装置收集的数据，云端处理器接收、处理所述数据，然后将所述数据与存储在云端处理器中的并从正常运转条件下的部件获取的阈值相比较。
7.根据权利要求6所述的自动扶梯监测系统，其中，云端处理器计算数据的特征值，作为与自动扶梯安全运行相关的数据，然后再将其与存储在云端处理器中的并从正常运转条件下的部件获取的阈值相比较。
8.根据权利要求7所述的自动扶梯监测系统，其中，如果比较结果大于所述阈值，则云端处理器发出关于自动扶梯安全运行的报警信号，并且触发客服系统或直接与维护人员通信以进行润滑维护。
9.根据权利要求1或2所述的自动扶梯监测系统，其中，云端处理器包括自动扶梯数据库，存储自动扶梯运行历史数据、自动扶梯的参数及自动扶梯的维修历史。
10.根据权利要求1或2所述的自动扶梯监测系统，其中，云端处理器通过统计、分析、人工智能及机器学习等方法比较经处理数据及阈值。
11.根据权利要求1或2所述的自动扶梯监测系统，其中，云端处理器存储部件的与自动扶梯安全运行相关的数据。
12.根据权利要求1或2所述的自动扶梯监测系统，其中，如果比较结果大于所述阈值，则云端处理器发出关于自动扶梯安全状态的报警信号，并且触发客服系统。
13.根据权利要求1或2所述的自动扶梯监测系统，其中，本地数据处理装置为微型计算机或DSP芯片。
14.根据权利要求13所述的自动扶梯监测系统，其中，微型计算机通过无线网络将数据传输到云端处理器。
15.根据权利要求2所述的自动扶梯监测系统，其中，数据收集装置为声音数据收集装置，且本地数据处理装置通过带通滤波器获得在[F低，F高]范围内的部件的与自动扶梯安全运行相关的声音数据，计算所述数据的均方根值，并将所述均方根值发送到云端处理器与存储在云端处理器的数据库中并且当金属部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
16.根据权利要求2所述的自动扶梯监测系统，其中，数据收集装置为声音数据收集装置，其设置在部件的接触位置附近，即驱动装置与驱动链的接触位置、驱动链与驱动链轮的接触位置或梯级引导块与裙板的接触位置附近，用于计算所述数据的特征值，并将所述特征值发送到云端处理器以与存储在云端处理器的数据库中并且当部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
17.根据权利要求2所述的自动扶梯监测系统，其中，数据收集装置为声音数据收集装置，云端处理器接收数据收集装置发送的数据，通过带通滤波器获得在[F低，F高]范围内的接触部件的与自动扶梯安全运行相关的数据，计算所述数据的均方根值，并将所述均方根值与存储在云端处理器的数据库中并且当部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
18.根据权利要求2所述的自动扶梯监测系统，其中，数据收集装置为声音数据收集装置，云端处理器接收数据收集装置发送的声音数据，计算所述数据的特征值，并将所述特征值与存储在云端处理器的数据库中并且当部件在正常运转条件下运转获取的金属部件的声音数据阈值相比较。
19.根据权利要求15-18中任一项所述的自动扶梯监测系统，其中，如果声音数据来自相同位置的一组自动扶梯，且具有相似的声音数据模式，则本地数据处理装置可仅选择声音数据中的仅一个进行处理。
20.根据权利要求2所述的自动扶梯监测系统，其中，数据收集装置为温度传感器组件，用于检测环境温度和自动扶梯处于停机状态、待速运行状态和全速运行状态的扶手背面温度；数据发送装置从温度传感器组件接收环境温度和扶手背面温度，并将环境温度和扶手背面温度以预定频率发送到本地数据处理装置或云端处理器，本地数据处理装置或云端处理器比较环境温度和扶手背面温度并获得环境温度和扶手背面温度之间的温度差，并且其中，预定温度差阈值存储在本地数据处理装置或云端处理器中，如果环境温度和扶手背面温度之间的温度差超过预定温度差阈值，本地数据处理装置或云端处理器将发出警报信号。
21.根据权利要求2所述的自动扶梯监测系统，其中，数据收集装置为温度传感器组件，其用于在一预定时段内检测自动扶梯的扶手背面温度与环境温度，数据发送装置将检测到的环境温度和扶手背面温度发送到本地数据处理装置或云端处理器，本地处理装置或云端处理器将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度在所述第一预定时段内的温度差的第一平均值以及第一方差值。
22.根据权利要求21所述的自动扶梯监测系统，其中，温度传感器组件还在另一预定时段内检测环境温度与扶手背面温度，数据发送装置将检测到的环境温度和扶手背面温度发送到本地数据处理装置或云端处理器，本地数据处理装置或云端处理器将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到扶手背面温度与环境温度在所述另一预定时段内的温度差的第二平均值以及第二方差值。
23.根据权利要求22所述的自动扶梯监测系统，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器构造成当第二平均值与第一平均值之差大于第一方差值的k倍时，发出第一报警信号，其中，k是本地数据处理装置或云端处理器中设定的大于1的整数。
24.根据权利要求23所述的自动扶梯监测系统，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器进一步判断第一方差值与预定第一阈值的关系，第二方差值与预定第二阈值的关系，如果第一方差值小于第一阈值，并且第二方差值小于第二阈值，则本地数据处理装置或云端处理器将发出第二报警信号。
25.根据权利要求2所述的自动扶梯监测系统，其中，所述数据收集装置为客流量传感器和功率传感器，所述客流量传感器用于检测单位时间内进入自动扶梯的客流量，所述功率传感器用于检测单位时间内的功耗，数据发送单元将检测到的单位时间内的客流量和检测到的单位时间内的功耗发送到本地数据处理装置或云端处理器，所述本地数据处理装置或云端处理器根据单位时间内的客流量与单位时间内的功耗之间的关系，来判断自动扶梯的运行状态，以确定是否需要发出报警信号。
26.根据权利要求25所述的自动扶梯监测系统，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器计算出单位时间内的功耗与单位时间内的客流量的比值，如果所述比值有异常突变，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号；如果所述比值没有异常突变而在一预定时间内有增大的趋势并大于一预定阈值，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
27.根据权利要求26所述的自动扶梯监测系统，其中，在自动扶梯待速运行时，功率传感器检测一预定时段内的平均功率，如果所述平均功率没有落入本地数据处理装置或云端处理器中存储的预定阈值范围，则本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
28.根据权利要求25所述的自动扶梯监测系统，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量为零，而功率传感器检测到的功耗与客流量为零时的设定功耗不匹配，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
29.根据权利要求25所述的自动扶梯监测系统，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量不为零，而功率传感器检测到的功耗为待速功率输出，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
30.一种自动扶梯监测系统，包括声音数据收集装置，设置在自动扶梯的需要监测的部件附近，用于收集所述部件的数据；本地数据处理装置，用于在本地处理声音数据、将声音数据发送到云端处理器或在本地处理声音数据后对结果做出响应。
31.一种自动扶梯监测系统，包括云端处理器，用于接收设置在自动扶梯的需要监测的部件附近的远程数据收集装置发送的声音数据，对所述声音数据进行处理，并且在处理数据之后对结果做出响应。
32.根据权利要求15-19中任一项所述的声音数据收集装置，其中，所述声音数据收集装置包括电路板，一个或多个数字麦克风，及封闭电路板及数字麦克风的电路盒，电路盒包括顶壁、底壁和侧壁，顶壁和底壁中的至少一个设置有声音拾取孔。
33.根据权利要求32所述的声音数据收集装置，其中，声音拾取孔所在的壁的内侧或外侧上设置有防水膜，以防止水或湿气进入数字麦克风。
34.根据权利要求33所述的声音数据收集装置，其中，数字麦克风设置在声音拾取孔所在的壁的内侧，设置在防水膜下方，或设置在电路板上。
35.一种用于权利要求20-24中任一项所述的自动扶梯监测系统的温度收集装置的夹具，其中，所述夹具的安装位置能够根据扶手的驱动模式而调节。
36.根据权利要求35所述的用于温度收集装置的夹具，其中，如果扶手处于摩擦轮驱动模式时，所述夹具安装在自动扶梯的裙板的C型件上。
37.根据权利要求36所述的用于温度收集装置的夹具，其中，所述夹具包括支架和可调节板，可调节板安装在支架上，支架安装到裙板的C型件上，所述温度传感器组件安装在所述可调节板的远离C型件的一端。
38.根据权利要求37所述的用于温度收集装置的夹具，其中，所述可调节板和所述支架中的一个具有沿长度方向延伸的第一纵长孔，所述可调节板和所述支架中的另一个具有开口，连接装置穿过第一纵长孔和开口以连接可调节板和支架，并且根据开口沿长度方向与第一纵长孔的对准位置，调节所述温度传感器组件沿长度方向与所述C型件的距离。
39.根据权利要求35所述的用于温度收集装置的夹具，其中，当扶手处于端部轮驱动模式时，所述夹具安装在扶梯的支柱上。
40.根据权利要求39所述的用于温度收集装置的夹具，其中，所述夹具包括支架和可调节板，可调节板安装在支架上，所述支架安装在所述支柱上，所述温度传感器组件安装在所述可调节板的远离支柱的一端。
41.根据权利要求40所述的用于温度收集装置的夹具，其中，所述可调节板和所述支架中的一个具有沿宽度方向延伸的第二纵长孔，所述可调节板和所述支架中的另一个具有沿长度方向延伸的第三纵长孔，连接装置穿过第二纵长孔和第三纵长孔以连接可调节板和支架，并且根据第二纵长孔和第三纵长孔的对准位置，调节所述温度传感器组件沿长度方向与所述支柱的距离以及所述温度传感器组件沿宽度方向与所述扶手的距离。
42.一种自动扶梯，包括根据前述权利要求1-31中任一项所述的自动扶梯监测系统、根据前述权利要求32-34中任一项所述的声音数据收集装置和/或根据前述权利要求35-41中任一项所述的用于温度收集装置的夹具。
43.一种自动扶梯的监测方法，包括以下步骤：
利用温度传感器组件检测自动扶梯处于停机状态、待速运行状态和全速运行状态的扶手背面温度以及环境温度；
利用数据发送单元从温度传感器组件接收环境温度和扶手背面温度，并将环境温度和扶手背面温度以预定频率发送到本地数据处理装置或云端处理器；
其中，本地数据处理装置或云端处理器比较环境温度和扶手背面温度并获得环境温度和扶手背面温度之间的温度差，并且其中，预定温度差阈值存储在本地数据处理装置或云端处理器中，如果环境温度和扶手背面温度之间的温度差超过预定温度差阈值，本地数据处理装置或云端处理器将发出警报信号。
44.根据权利要求43所述的方法，其中，所述方法还包括：利用所述本地数据处理装置或云端处理器在一预定时段内捕获由温度传感器组件检测的扶手背面温度和环境温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度的温度差在所述预定时段内的第一平均值以及第一方差值。
45.根据权利要求44所述的方法，其中，所述方法还包括：利用所述本地数据处理装置或云端处理器在另一预定时段内捕获由温度传感器组件检测的扶手背面温度和环境温度，并将环境温度和扶手背面温度进行比较，得到环境温度和扶手背面温度的温度差在所述另一预定时段内的第二平均值以及第二方差值。
46.根据权利要求45所述的方法，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器构造成当第二平均值与第一平均值之差大于第一方差值的k倍时，所述本地数据处理装置或云端处理器发出第一报警信号，其中，k是本地数据处理装置或云端处理器中设定的大于1的整数。
47.根据权利要求46所述的方法，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器进一步判断第一方差值与预定第一阈值的关系，第二方差值与预定第二阈值的关系，如果第一方差值小于第一阈值，第二方差值小于第二阈值，则本地数据处理装置或云端处理器将发出第二报警信号。
48.一种自动扶梯的监测方法，包括以下步骤：
利用客流量传感器检测单位时间内进入自动扶梯的客流量；
利用功率传感器检测单位时间内的功耗；
利用数据发送单元将检测到的单位时间内的客流量和检测到的单位时间内的功耗传递到本地数据处理装置或云端处理器；
其中，服务器根据单位时间内的客流量与单位时间内的功耗之间的关系，来判断自动扶梯的运行状态，以确定是否需要发出报警信号。
49.根据权利要求48所述的方法，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器计算出单位时间内的功耗与单位时间内的客流量的比值，如果所述比值有异常突变，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号；如果所述比值没有异常突变而在一预定时间内有增大的趋势并大于一预定阈值，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
50.根据权利要求49所述的方法，其中，在自动扶梯待速运行时，功率传感器检测一预定时段内的平均功率，如果所述平均功率没有落入本地数据处理装置或云端处理器中存储的预定阈值范围，则本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
51.根据权利要求50所述的方法，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量为零，而功率传感器检测到的功耗与客流量为零时的设定功耗不匹配，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
52.根据权利要求50所述的方法，其中，所述本地数据处理装置或云端处理器还构造成在超过一预定阈值时段内，如果客流量传感器检测到的客流量不为零，而功率传感器检测到的功耗为待速功率输出，则所述本地数据处理装置或云端处理器将发出报警信号。
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