CN116101864B - 一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统 - Google Patents

一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统，所述方法包括以下步骤：S1、电梯轿厢的轿厢门开关时，分别采集电梯门系统的声音数据、轿厢门的加速度数据以及电梯门机的振动数据，所采集到的声音数据、加速度数据和振动数据发送至工控机；S2、所述工控机运行声音算法模型，周期性地分析所述电梯门系统的声音数据；本发明通过多种传感器采集到电梯门系统的声音、加速度和振动数据，并利用声音识别和故障判断算法，分析判断电梯门系统是否存在异常，从而实现快速、准确地检测和诊断电梯门系统的健康状态，并且通过云平台展示健康状态，可以实现对电梯门系统的远程监测，电梯门系统出现异常，达到自动报警的作用。

Description

一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统
技术领域
本发明涉及电梯门系统的故障诊断技术领域，具体涉及为一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统。
背景技术
随着电梯技术的成熟，日常生活中用到电梯的地方越来越多，但随着电梯事故的屡屡发生，在电梯事故中，门系统事故占电梯事故的比重最大，发生也最为频繁。
然而目前电梯门系统故障中监测装置中使用较多传感器，传感器仅能够简单对门是否开关到位或者门电机是否故障进行监测，传感器监测功能过于简单，导致缺乏对整个门系统的监测或故障预警，为此，提出一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统，旨在至少解决背景技术中提出的问题中存在的技术问题之一。
为实现上述目的，本申请提供了一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，包括以下步骤：
S1、电梯轿厢的轿厢门开关时，分别采集电梯门系统的声音数据、轿厢门的加速度数据以及电梯门机的振动数据，所采集到的声音数据、加速度数据和振动数据发送至工控机；
S2、工控机运行声音算法模型，周期性地分析电梯门系统的声音数据，获取电梯门系统的故障音；
S3、工控机基于加速度数据，利用积分算法获取轿厢门的速度和位移，工控机基于门机的振动数据，利用数字信号处理算法获取门机振动峭度；门机的振动数据包括电机轴径向方向的振动的数据和电梯轿厢门开关时振动的数据；
其中，获取轿厢门的速度和位移的方法具体如下：
加速度传感器采集轿厢门开启的加速度为a，
基于加速度a，得到轿厢门开闭时速度V＝∫adt，
电梯开门时位移为X1＝Vt+∫(∫adt)dt，电梯关门时的位移为X2＝Vt+∫(∫adt)dt，轿厢门开启时位移方向为正方向，轿厢门关闭时位移方向为负方向，轿厢门开启再关闭总位移为X＝X1+X2，轿厢门关闭完好时X＝0；
S4、工控机基于故障音、轿厢门的速度和位移以及门机振动峭度，通过故障判断算法，判断电梯门系统是否异常，分析出电梯门系统的健康状态；
S5、云平台展示工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果健康状态为异常，则云平台自动报警。
优选的，其中，获取电梯门系统的故障音的方法具体如下：
步骤一、声音识别算法对电梯门系统的声音数据进行预加重、分帧和加窗；
步骤二、声音识别算法每一个分帧后的语音信号进行傅里叶变换，得到对应的频谱；
步骤三、声音识别算法将频谱通过Mel滤波器组进行滤波，获取Mel频谱；
步骤四、声音识别算法对Mel频谱进行倒谱分析，获得Mel频率倒谱系数MFCC作为门系统声音特征；
步骤五、利用声音分类器对Mel频率倒谱系数MFCC进行训练和识别，获取电梯门系统的常见故障音的数据。
优选的，其中，获取门机振动峭度的方法具体如下：
k为峭度，x(t)为瞬时振幅，/>为振幅均值，p(x)为概率密度，σ为标准差。
优选的，其中，故障判断算法具体如下：
1)当识别出故障音1，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出轿厢门和门导轨有摩擦；
2)当识别出故障音2，轿厢门开闭时速度V＞正常开关门最大速度为Vm，轿厢门关闭完好时X＝0时，判断出门刀与钩锁轮的间隙过大或厅门过早脱门刀；
3)当识别出故障音3，峭度K＞3，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出地坎槽内有异物或有卡顿；
4)当识别出故障音4，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出关门的重锤与导向套摩擦或悬挂重锤的钢丝绳头过长摩擦立柱；
5)当识别出故障音5，轿厢门开闭时速度V≠0时，峭度K＞3，判断出门电机的轴承损坏或偏心轮与门上坎的间隙过大或过小；
6)当识别出故障音6，轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＜开门时最大位移为Xm，判断出拖地摩擦地坎或厅门防火边与门套有摩擦；
7)当识别出故障音7，轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＝开门时最大位移为Xm时，判断出厅门副门触点接触时摩擦；
8)当识别出故障音8，轿厢门开闭时速度V≠0，峭度K＞3，X≠0时，判断出门轮损坏或门轮轴承损坏。
根据本申请的另一方面，提供了一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，系统包括：工控机、声音采集模块、电梯速度数据采集模块、电梯振动数据采集模块和云平台。电梯轿厢的轿厢门开关时，声音采集模块采集电梯门系统声音的数据、电梯速度数据采集模块采集轿厢门的加速度数据、电梯振动数据采集模块采集电梯门机的振动数据，所采集到的声音数据、加速度数据和振动数据发送至工控机运行声音算法模型，周期性地分析、判断电梯门系统声音数据，获取故障音数据；工控机基于加速度数据，利用积分算法获取轿厢门速度和位移数据；工控机基于故障音的数据，基于轿厢门速度、位移数据以及门机振动峭度，利用故障判断算法，判断电梯门系统是否异常，并且分析电梯门系统的健康状态；云平台展示工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果健康状态为异常，则云平台自动报警。
优选的，工控机为树莓派CM4Sensing。
优选的，工控机通过4G/5G网络将处理数据发送至云平台。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过多种传感器采集到电梯门系统的声音、加速度和振动数据，并利用声音识别和故障判断算法，分析判断电梯门系统是否存在异常，从而实现快速、准确地检测和诊断电梯门系统的健康状态，并且通过云平台展示健康状态，可以实现对电梯门系统的远程监测，电梯门系统出现异常，达到自动报警的作用。
附图说明
图1为根据本发明的实施例的基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法的流程示意图；
图2为根据本发明的实施例的基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统中数据采集的流程示意图；
图3为根据本发明的实施例的基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法中声音识别的流程图；
图4为根据本发明的实施例的基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统的示意图；
图5为根据本发明的实施例的基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统中传感器安装位置示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1－图5所示，本实施例提供了一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法和系统，方法包括以下步骤：
S1、电梯轿厢的轿厢门开关时，声音传感器采集电梯门系统声音数据，加速度传感器采集轿厢门的加速度数据，振动传感器采集电梯门机的振动数据，电梯门系统声音数据、加速度数据和门机的振动数据通过ESP32接收，并且发送至工控机；
S2、工控机运行声音识别算法模型，声音识别算法模型获取到门系统声音的数据后，声音识别算法对电梯门系统的声音数据进行预加重、分帧和加窗，对每一个分帧后的语音信号进行傅里叶变换，得到对应的频谱，再将频谱通过Mel滤波器组进行滤波，获取Mel频谱，再对Mel频谱进行倒谱分析，获得Mel频率倒谱系数MFCC作为门系统声音特征(取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来实现，取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数)，输出声音特征，利用声音分类器对Mel频率倒谱系数MFCC进行训练和识别，并通过CNN网络训练出故障声音识别模型，并且周期性地分析、判断电梯门系统声音的数据，获取常见故障音的数据；
S3、工控机基于加速度数据，利用积分算法获取轿厢门的速度和位移，工控机基于门机的振动数据，利用数字信号处理算法获取门机振动峭度；
S4、工控机基于故障音、轿厢门的速度和位移以及门机振动峭度，通过故障判断算法，判断电梯门系统是否异常，分析出电梯门系统的健康状态；
S5、云平台接收并且展示工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果异常，自动报警，最终实现电梯门系统故障诊断。
具体的，门机的振动数据包括电机轴径向方向的振动的数据和电梯轿厢门开关时振动的数据。
具体的，获取轿厢门的速度和位移的方法具体如下：加速度传感器采集轿厢门开启的加速度为a，基于加速度a，得到轿厢门开闭时速度V＝∫adt，电梯开门时位移为X1＝Vt+∫(∫adt)dt，电梯关门时的位移为X2＝Vt+∫(∫adt)dt，轿厢门开启时位移方向为正方向，轿厢门关闭时位移方向为负方向，轿厢门开启再关闭总位移为X＝X1+X2，轿厢门关闭完好时X＝0。
具体的，其中，门机的振动数据包括电机轴径向方向的振动的数据和电梯轿厢门开关时振动的数据，门机工作时振动的数据为峭度，获取门机振动峭度的方法具体如下：k为峭度，x(t)为瞬时振幅，/>为振幅均值，p(x)为概率密度，σ为标准差。
具体的，获取电梯门系统的故障音的方法具体如下：
当故障音为故障音1时，且轿厢门开闭时速度V≠0时，识别出故障音1，判断出轿厢门和门导轨有摩擦；
当故障音为故障音2，且轿厢门开闭时速度V＞正常开关门最大速度为Vm，轿厢门关闭完好时X＝0时，识别出故障音2，判断出门刀与钩锁轮的间隙过大或厅门过早脱门刀；
当故障音为故障音3，且峭度k＞3，轿厢门开闭时速度V≠0时，识别出故障音3，判断出地坎槽内有异物或有卡顿；
当故障音为故障音4，且轿厢门开闭时速度V≠0时，识别出故障音4，判断出关门的重锤与导向套摩擦或悬挂重锤的钢丝绳头过长摩擦立柱；
当故障音为故障音5，且轿厢门开闭时速度V≠0时，峭度＞3时，识别出故障音5，判断出门电机的轴承损坏或偏心轮与门上坎的间隙过大或过小；
当故障音为故障音6，且轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＜开门时最大位移为Xm时，识别出故障音6，判断出拖地摩擦地坎或厅门防火边与门套有摩擦；
当故障音为故障音7，且轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＝开门时最大位移为Xm时，识别出故障音7，判断出厅门副门触点接触时摩擦；
当故障音为故障音8，且轿厢门开闭时速度V≠0，峭度K＞3，判断出门轮损坏或门轮轴承损坏。
请参阅图4所示，一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，系统包括：ESP32模块、工控机、声音采集模块、电梯速度数据采集模块、电梯振动数据采集模块和云平台；
电梯轿厢的轿厢门开关时，声音采集模块采集电梯门系统声音的数据、电梯速度数据采集模块采集轿厢门的加速度数据、电梯振动数据采集模块采集电梯门机的振动数据，所采集到的声音数据、加速度数据和振动数据通过ESP32模块发送至工控机运行声音算法模型，周期性地分析、判断电梯门系统声音数据，获取故障音数据；
工控机基于加速度数据，利用积分算法获取轿厢门速度和位移数据，工控机基于故障音的数据，基于轿厢门速度、位移数据以及门机振动峭度，利用故障判断算法，判断电梯门系统是否异常，并且分析电梯门系统的健康状态；
云平台展示工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果健康状态为异常，则云平台自动报警。
另需说明的，工控机为树莓派CM4Sensing。
请参阅图2、图4和图5，声音传感器和加速度传感器安装在电梯轿厢上，振动传感器安装在门机上，当加速度传感器、声音传感器和振动传感器获取到电梯门系统中的数据后，其中数据包括电梯门系统声音的数据、轿厢门速度和位移数据和门机振动时的数据，电梯门系统上的ESP32模块接收到上述数据并且发送至工控机，工控机接收到上述数据后使用声音识别算法和故障判断算法、积分算法和数字信号处理算法进行处理，获取故障音数据、轿厢门速度和位移数据以及门机振动峭度，并且工控机将上述处理后的数据通过4G/5G网络或者WiFi发送至云平台，通过云平台对获取到的数据进行处理。
本发明中未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、电梯轿厢的轿厢门开关时，分别采集电梯门系统的声音数据、轿厢门的加速度数据以及电梯门机的振动数据，所采集到的声音数据、加速度数据和振动数据发送至工控机；
S2、所述工控机运行声音算法模型，周期性地分析所述电梯门系统的声音数据，获取所述电梯门系统的故障音；
S3、所述工控机基于所述加速度数据，利用积分算法获取轿厢门的速度和位移，所述工控机基于门机的振动数据，利用数字信号处理算法获取门机振动峭度；所述门机的振动数据包括电机轴径向方向的振动的数据和电梯轿厢门开关时振动的数据；
其中，获取轿厢门的速度和位移的方法具体如下：
加速度传感器采集轿厢门开启的加速度为a，
基于加速度a，得到轿厢门开闭时速度V＝∫adt，
电梯开门时位移为X1＝Vt+∫(∫adt)dt，电梯关门时的位移为X2＝Vt+∫(∫adt)dt，轿厢门开启时位移方向为正方向，轿厢门关闭时位移方向为负方向，轿厢门开启再关闭总位移为X＝X1+X2，轿厢门关闭完好时X＝0；
S4、所述工控机基于所述故障音、所述轿厢门的速度和位移以及所述门机振动峭度，通过故障判断算法，判断所述电梯门系统是否异常，分析出所述电梯门系统的健康状态；
S5、云平台展示所述工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果所述健康状态为异常，则所述云平台自动报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于：其中，获取电梯门系统的故障音的方法具体如下：
步骤一、根据声音识别算法对电梯门系统的声音数据进行预加重、分帧和加窗；
步骤二、根据声音识别算法对每一个分帧后的语音信号进行傅里叶变换，得到对应的频谱；
步骤三、根据声音识别算法将频谱通过Mel滤波器组进行滤波，获取Mel频谱；
步骤四、根据声音识别算法对Mel频谱进行倒谱分析，获得Mel频率倒谱系数MFCC作为门系统声音特征；
步骤五、利用声音分类器对Mel频率倒谱系数MFCC进行训练和识别，获取电梯门系统的常见故障音的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于：其中，获取门机振动峭度的方法具体如下：
k为峭度，x(t)为瞬时振幅，/>为振幅均值，p(x)为概率密度，σ为标准差。
4.根据权利要求1所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于：其中，故障判断算法具体如下：
1)当识别出故障音1，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出轿厢门和门导轨有摩擦；
2)当识别出故障音2，轿厢门开闭时速度V＞正常开关门最大速度为Vm，轿厢门关闭完好时X＝0时，判断出门刀与钩锁轮的间隙过大或厅门过早脱门刀；
3)当识别出故障音3，峭度K＞3，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出地坎槽内有异物或有卡顿；
4)当识别出故障音4，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出关门的重锤与导向套摩擦或悬挂重锤的钢丝绳头过长摩擦立柱；
5)当识别出故障音5，轿厢门开闭时速度V≠0时，峭度K＞3，判断出门电机的轴承损坏或偏心轮与门上坎的间隙过大或过小；
6)当识别出故障音6，轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＜开门时最大位移为Xm，判断出拖地摩擦地坎或厅门防火边与门套有摩擦；
7)当识别出故障音7，轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＝开门时最大位移为Xm时，判断出厅门副门触点接触时摩擦；
8)当识别出故障音8，轿厢门开闭时速度V≠0，峭度K＞3，X≠0时，判断出门轮损坏或门轮轴承损坏。
5.一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，其特征在于，所述系统包括：工控机、声音采集模块、电梯速度数据采集模块、电梯振动数据采集模块和云平台；
电梯轿厢的轿厢门开关时，所述声音采集模块采集电梯门系统声音的数据、所述电梯速度数据采集模块采集轿厢门的加速度数据、所述电梯振动数据采集模块采集电梯门机的振动数据，所述工控机运行声音算法模型，周期性地分析、判断电梯门系统声音数据，获取故障音数据；
所述工控机基于加速度数据，利用积分算法获取轿厢门速度和位移数据；
所述工控机基于数字信号处理算法，获取门机振动峭度；
所述工控机基于故障音的数据，基于所述轿厢门速度、所述位移数据以及所述门机振动峭度，利用故障判断算法，判断所述电梯门系统是否异常，并且分析电梯门系统的健康状态；
云平台展示所述工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果所述健康状态为异常，则所述云平台自动报警。
6.根据权利要求5所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，其特征在于：所述工控机为树莓派CM4Sensing。
7.根据权利要求5所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，其特征在于：所述工控机通过4G/5G网络将处理数据发送至云平台。
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