CN112723069B - 基于tof视觉检测的电梯门运行状态监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法及系统，该方法包括：S1.使用TOF视觉模块实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据；S2.根据监测得到的连续位移数据获取电梯门在开关门过程中的运行曲线；S3.根据开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态。本发明无需接入垂直电梯轿厢门机系统即可实现电梯门运行状态监测，且具有实现方法简单、成本及复杂度低、精度高且安全可靠等优点。

Description

基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法及系统

技术领域

本发明涉及垂直电梯技术领域，尤其涉及一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法以及系统。

背景技术

垂直电梯经过长期的使用，可能会存在性能减退的情况，甚至可能发生故障，而这会影响电梯的使用安全性，因而需要实时对电梯的运行状态进行监测。针对于垂直电梯运行状态的监测，目前通常是通过安装传感器，由传感器监测电梯是否存在故障，典型的即为监测电梯门是否正常开启、关闭，但是电梯门的开闭仅是较为容易发现的故障，而对于电梯性能减退的健康状态则难以通过传感器检测到。

垂直电梯的电梯门在运行过程中，通常并不是匀速运动的，而是按照一定的曲线运行。在垂直电梯的设计过程中，即会对应的设计电梯开关门过程中的该运行曲线，电梯在实际开关门过程中若按该运行曲线运行，则表明电梯的运行状况良好，若与该运行曲线存在差异表明电梯可能存在性能减退或故障的状况，即电梯门开关门过程中的运行曲线即能够表征电梯门运行的健康状态。且由该运行曲线还能够表征电梯运行健康状态的变化趋势，如若电梯的运行曲线逐渐偏离原设计曲线，则表明电梯存在性能减退或即将发生故障的情况，因而通过监测运行曲线还能够提前预测电梯运行的故障，使得能够在电梯故障发生前即诊断出该故障。传统简单的监测电梯门开闭状态的方式，就无法监测到电梯性能减退的健康状态，更难以提前预测电梯门的故障。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、成本及复杂度低、精度高且安全可靠的基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法以及系统，能够在不需接入垂直电梯轿厢门机系统的情况下，实时监测电梯门是否发生性能减退、故障等的运行状态。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法，包括：

S1.TOF视觉检测：使用TOF视觉模块实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据；

S2.运行曲线获取：根据监测得到的所述连续位移数据获取电梯门在开关门过程中的运行曲线；

S3.运行状态评估：根据所述开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态。

进一步的：所述运行曲线包括位移与时间之间关系的第一曲线、时间与速度之间关系的第二曲线、速度与位移之间关系的第三曲线、加速度与位移之间关系的曲线中任意一种或多种。

进一步的：所述步骤S3中，按照电梯门开关动作的运动特性将所述运行曲线划分出各个子区域，判断各子区域内曲线的变化趋势是否符合预设标准，以评估电梯门在开关门过程中的运行状态是否符合标准。

进一步的：所述子区域包括皮带变形区、蠕动区、爬行区、加速区以及减速区中任意两种或多种的组合。

进一步的：所述判断各子区域内曲线的变化趋势时，具体获取各所述子区域中起始位置、终止位置、最大加速度以及最大速度中任意一种或多种的变化曲线进行判断。

进一步的：所述步骤S3中，具体根据所述变化曲线对电梯门的健康状况进行趋势分析，当所述变化曲线的参数超过标准值或预设值，则判定存在异常状态或趋于发生异常状况。

进一步的：所述步骤S3中，根据所述开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态，得到第一评估结果后，还包括根据所述运行曲线计算得出电梯开关门运动的运行参数，根据所述运行参数评估电梯门的运行状态，得到第二评估结果，综合所述第一评估结果以及第二评估结果得到最终评估结果。

进一步的：所述运行参数包括开门动作耗时、关门动作耗时、开门过程中最大速度、关门过程中最大速度、开门过程中最大加速度、关门过程中最大加速度、以及将所述运行曲线划分为各个子区域时各所述子区域的长度、起始位置、终止位置中任意一种或多种。

一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测系统，包括：

TOF视觉模块，用于实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据；

运行曲线获取模块，用于根据监测得到的所述连续位移数据获取电梯门在开关门过程中的运行曲线；

运行状态评估模块，用于根据所述开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态。

一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测系统，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序，以执行如上述方法。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1、本发明通过由TOF视觉模块实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据，由连续位移数据得到电梯门在开关门过程中的运行曲线，基于该运行曲线评估电梯门的运行状态，可以在不接入垂直电梯轿厢门机系统的情况下，实时监测电梯门的运行状态，评估电梯门是否发生性能减退、故障等状况，还能够获取电梯门的性能变化趋势，使得可以在故障发生前即提前预测出故障的发生，有效确保电梯实时运行的安全可靠性。

2、本发明利用TOF相机3D成像的特性，使用TOF相机获得电梯门的进深数据，可实现电梯门在开门、关门过程中的监测，获得电梯门在运行中前后摇摆的曲线，从而方便、快速的实现电梯门运行曲线的获取，从而可对电梯门的运行状态实现快速、准确的评估。

3、本发明进一步利用电梯门开关动作的运动特性，将运行曲线划分出各个子区域，基于各子区域的变化趋势来评估电梯门的运行状态，可以充分考虑电梯门开关过程的特性，对运行曲线进行分区域评估，可以有效提高评估精度以及效率，降低评估误差。

附图说明

图1是本实施例基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法的实现流程示意图。

图2是在具体应用实施例中得到的时间-位移曲线示意图。

图3是在具体应用实施例中得到的位移-速度曲线示意图。

图4是在具体应用实施例中得到的位移-加速度曲线示意图。

图5是在具体应用实施例中得到的皮带变形区终止位置变化曲线示意图。

图6是在具体应用实施例中电梯门运行状态监测系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。

如图1所示，本实施例基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法包括：

S1.TOF视觉检测：使用TOF视觉模块实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据；

S2.运行曲线获取：根据监测得到的连续位移数据获取电梯门在开关门过程中的运行曲线；

S3.运行状态评估：根据开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态。

TOF(Time of flight)是通过给目标连续发送光脉冲，然后利用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物的距离。相比普通摄像头拍摄的二维图像，TOF相机可增加物体的距离信息，可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系，即区分前景与后景，也就是可以获得被摄物体的3D成像，从而能快速完成对目标的识别与追踪。且垂直电梯中由电机带动皮带运转来实现电梯开关门，由于皮带具有弹性变专形，所以未张紧的皮带在受载后容易产生松动和下垂，产生滞后和晃动，使传动效率与精度下降，使用TOF相机可以获得进深数据，进而可以获得电梯门在运行中前后摇摆的曲线。

本实施例利用TOF相机3D成像的特性，由TOF视觉模块实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据，由连续位移数据得到电梯门在开关门过程中的运行曲线，基于该运行曲线评估电梯门的运行状态，可以在不接入垂直电梯轿厢门机系统的情况下，实时监测电梯门的运行状态，评估电梯门是否发生性能减退、故障等状况，还能够获取电梯门的性能变化趋势，使得可以在故障发生前即提前预测出故障的发生，有效确保电梯实时运行的安全可靠性。

在使用TOF相机前需进行标定，设置拍摄频率，比如每秒50次，则dt＝20ms；标定后使用TOF相机识别轿厢门宽度，识别门动作开始开门、开门中、开门到位，以及开始关门、关门中、关门到位，记录轿厢门开关门的运动过程，以及采集电梯门开关门连续的位移数据。

对监测得到的连续位移数据，本实施例步骤S2中将连续位移数据进行曲线拟合，得到电梯门在开关门过程中的运行曲线。运行曲线包括位移与时间之间关系的曲线、时间与速度之间关系的第一曲线、速度与位移之间关系的第二曲线、加速度与位移之间关系的第三曲线等。上述曲线具体可采用其中任意一种，也可以采用两种或多种的组合以结合多种曲线进行评估，当然还可以根据实际需求使用其他的运行曲线。

本发明在具体应用实施例中，对关门动作过程中的连续位移数据以时间为X轴，位移为Y轴，拟合成关门动作的“时间-位移”曲线(1)，如图2所示；基于“时间-位移”曲线(1)，进一步对位移与时间进行积分得出速度曲线，计算出每个位置的速度值形成关门动作的“位移-速度”曲线(2)，如图3所示，位移到速度的计算公式即为：

从“位移-速度”曲线(2)，速度与时间进行积分得出加速度曲线，可形成“位移-加速度”曲线(3)，得到的关门动作“位移-加速度”曲线(3)如图4所示，“速度”到“加速度”的计算公式即为：

按照上述步骤即可依次得到“时间-位移”曲线(1)、“位移-速度”曲线(2)以及“位移-加速度”曲线(3)，由该三条曲线进一步评估电梯门的运行状态。

本实施例步骤S3中，先按照电梯门开关动作的运动特性将运行曲线划分出各个子区域，判断各子区域内曲线的变化趋势是否符合预设标准，以评估电梯门在开关门过程中的运行状态是否符合标准。由于实际运行工况会存在差异，直接将运行曲线与标准运行曲线进行比较，容易出现较大的误差而导致评估不准确。而实际上电梯门开关动作具有特定的运动特性，根据曲率可把整个运行曲线划分成皮带变形量段、加速段、以及未张紧的皮带在受载后容易产生松动和下垂，产生滞后和晃动，使传动效率与精度下降。因而运行曲线可以划分为皮带变形区、蠕动区、爬行区、加速区以及减速区，各子区域具有特定的变化趋势，若将运行曲线与标准运行曲线进行比较时，各子区域的变化趋势均符合，则表明电梯的运行状态良好，否则表明可能存在性能减退等情况。本实施例通过利用电梯门开关动作的运动特性，将运行曲线划分出各个子区域，基于各子区域的变化趋势来评估电梯门的运行状态，可以充分考虑电梯门开关过程的特性，对运行曲线进行分区域评估，可以有效提高评估精度以及效率，降低评估误差。

上述子区域具体包括皮带变形区、蠕动区、爬行区、加速区以及减速区中任意两种或多种的组合，子区域的划分具体可根据实际需求进行合并或进一步增加设置。

如图2所示，对于“时间-位移”曲线(1)可以划分为皮带变形区、关门蠕动区以及关门爬行区，各子区域的时间分别对应为T01、T02以及T03，由各子区域对应的时间或趋势与预设标准进行比对可评估该关门动作的状态；如图3所示，“速度-位移”曲线(2)可划分为皮带变形区、关门蠕动区、关门爬行区、关门爬行区，其中Vmax为关门最大速度，由各子区对应的距离或趋势以及关门最大速度Vmax与预设标准进行比对可评估该关门动作的状态；如图4所示，“加速度-位移”曲线可划分为皮带变形区、蠕动区以及爬行区，其中Amax为关门最大加速度，由各子区域的长度或趋势与预设标准进行比对可评估该关门动作的状态。由上述三条运行曲线的评估结果进行综合，即可得到最终的评估结果。

本实施例中，判断各子区域内曲线的变化趋势时，具体获取各子区域中起始位置、终止位置、最大加速度以及最大速度的变化曲线进行判断，如获取各子区域中起始位置处指定范围内的变化曲线，比较该变化曲线与标准运行曲线中对应范围的曲线，由比较结果确定是否符合预设标准。具体比较时可以采用计算曲线相似度比较方式，也可以采用简单的比较变化趋势是否一致方式等。

本实施例具体获取电梯门开关动作的历史位移数据，基于历史数据生成各关键指标的变化曲线，如上述起始位置变化曲线、终止位置变化曲线、最大加速度变化曲线、最大速度变化曲线等等，对电梯门的健康状况进行趋势分析，当变化曲线的参数(如曲率)超过标准值或预设值，则判定存在异常状态。在具体应用实施例中得到的皮带变形区终止位置变化曲线如图5所示，当皮带变形区的终止位置随时间变化的变化值超过设定值时，提示皮带过松，需要进行维保/维修处理；当变化曲线的曲率大于设定值时，提示皮带正加速松弛。可依此类推其他重要指标的变化曲线，当变化值超过设定值时进行相应处理。

本实施例步骤S3中，还包括根据运行曲线计算得出电梯开关门运动的运行参数，综合运行参数以及运行曲线评估电梯门的运行状态，以综合运行参数与运行曲线两者来实现最终评估，可以进一步提高评估的精度。

上述运行参数具体包括开门动作耗时、关门动作耗时、开门过程中最大速度、关门过程中最大速度、开门过程中最大加速度、关门过程中最大加速度、以及将运行曲线划分为各个子区域时各子区域的长度、起始位置、终止位置等，当然还可以根据实际需求采用其他的运行参数。

本实施例基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测系统包括：

TOF视觉模块，用于实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据；

运行曲线获取模块，用于根据监测得到的连续位移数据获取电梯门在开关门过程中的运行曲线；

运行状态评估模块，用于根据开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态。

如图6所示，在具体应用实施例中，TOF视觉模块包括TOF相机，运行曲线获取模块以及运行状态评估模块集成在一个主控模块中，由主控模块实现运行曲线获取以及运行状态评估的功能。

本实施例基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测系统与上述基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法为一一对应，在此不再一一赘述。

在另一实施例中，本发明基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测系统还可以为：包括处理器以及存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行计算机程序，处理器用于执行计算机程序，以执行如上述基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法。

上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (4)

1.一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测方法，其特征在于，包括：

S1.TOF视觉检测：使用TOF视觉模块实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据；

S2.运行曲线获取：根据监测得到的所述连续位移数据获取电梯门在开关门过程中的运行曲线；

S3.运行状态评估：根据所述开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态；

所述步骤S3中，先按照电梯门开关动作的运动特性将所述运行曲线划分出各个子区域，判断各子区域内曲线的变化趋势是否符合预设标准，以评估电梯门在开关门过程中的运行状态是否符合标准；所述子区域包括皮带变形区、加速区以及减速区；

运行曲线包括位移与时间之间关系的第一曲线、时间与速度之间关系的第二曲线、速度与位移之间关系的第三曲线、加速度与位移之间关系的曲线；

所述判断各子区域内曲线的变化趋势时，具体获取各所述子区域中起始位置、终止位置、最大加速度以及最大速度的变化曲线进行判断。

2.根据权利要求1所述的电梯门运行状态监测方法，其特征在于：所述步骤S3中，具体根据所述变化曲线对电梯门的健康状况进行趋势分析，当所述变化曲线的参数超过预设值，则判定趋于发生异常状况。

3.一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测系统，其特征在于，包括：

TOF视觉模块，用于实时监测电梯门的开关门动作以及电梯门在开门、关门过程中的连续位移数据；

运行曲线获取模块，用于根据监测得到的所述连续位移数据获取电梯门在开关门过程中的运行曲线；

运行状态评估模块，用于根据所述开关门过程中的运行曲线评估电梯门的运行状态；

先按照电梯门开关动作的运动特性将所述运行曲线划分出各个子区域，判断各子区域内曲线的变化趋势是否符合预设标准，以评估电梯门在开关门过程中的运行状态是否符合标准；所述子区域包括皮带变形区、加速区以及减速区；

运行曲线包括位移与时间之间关系的第一曲线、时间与速度之间关系的第二曲线、速度与位移之间关系的第三曲线、加速度与位移之间关系的曲线；

所述判断各子区域内曲线的变化趋势时，具体获取各所述子区域中起始位置、终止位置、最大加速度以及最大速度的变化曲线进行判断。

4.一种基于TOF视觉检测的电梯门运行状态监测系统，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行所述计算机程序，以执行如权利要求1～2中任意一项所述方法。

Images