JP2013113775A - Elevator abnormality diagnostic device - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an elevator abnormality diagnostic device for reducing wrong diagnoses resulting from a difference of elevator specifications.SOLUTION: The elevator abnormality diagnostic device includes a waveform analysis part for generating analytical data obtained by analyzing waveform data of sound and vibrations detected in a basket 30 of an elevator, a multidimensional data generation part for generating multidimensional data obtained by associating the analytical data generated by the waveform analysis part on the elevator with specification data on the elevator of a diagnosis object, a Mahalanobis distance calculation part for calculating a Mahalanobis distance between a reference space composed of multidimensional data of an elevator with no abnormality and the multidimensional data generated by the multidimensional data generation part, and abnormality determination part for comparing the Mahalanobis distance calculated by the Mahalanobis distance calculation part with a prescribed threshold, determining that the elevator is abnormal when the Mahalanobis distance is larger than the threshold, and determines that the elevator is normal when the Mahalanobis distance is equal to or less than the threshold.

Description

この発明は、エレベータに発生した異常を診断するエレベータ異常診断装置に関する。   The present invention relates to an elevator abnormality diagnosis apparatus that diagnoses an abnormality that has occurred in an elevator.

従来のエレベータ異常診断装置は、エレベータの運転で発生する音や振動を音振動センサにより検出し、あらかじめ設定した基準値を超える音や振動が検出された時点のエレベータの運転状態を記憶して、この運転状態がエレベータで再現されたときに、基準値を超える音や振動が再び検出されると異常と診断し、基準値以下であれば異常ではなく一過性の音や振動であったと判断する（例えば、特許文献１参照）。   The conventional elevator abnormality diagnosis device detects sound and vibration generated by the operation of the elevator with a sound vibration sensor, stores the operation state of the elevator when sound and vibration exceeding a preset reference value are detected, When this operating state is reproduced by the elevator, if a sound or vibration exceeding the reference value is detected again, an abnormality is diagnosed. If the sound is below the reference value, it is determined that the sound or vibration is not an abnormality but a transient sound or vibration. (For example, refer to Patent Document 1).

特開２００８−２４４２０号公報JP 2008-24420 A

特許文献１に代表される従来の技術では、センサで検出した音および振動の双方の結果とあらかじめ設定してあった基準値とを比較して異常判定を行っている。
しかしながら、エレベータの運転で発生する音や振動は、エレベータの仕様（昇降速度、滑車径、かごの重量、ロープ長、昇降行程、物件の用途など）の組み合わせによりばらつきがある。このため、未知の異常も考慮した場合に、エレベータの運転で発生する音および振動について異常か否かを一意に決定する基準値をあらかじめ設けることは不可能である。
したがって、誤診断を低減するために基準値を高く設定した場合、エレベータの利用者が異常と感じる程度の音や振動が発生しても、装置側で異常を検出できない場合がある。反対に検出漏れを防ぐために基準値を低く設定した場合には、エレベータの仕様では正常な音および振動であっても、再現運転で異常と判定される可能性がある。 In the conventional technique represented by Patent Document 1, abnormality determination is performed by comparing the result of both sound and vibration detected by a sensor with a preset reference value.
However, noise and vibration generated during elevator operation vary depending on the combination of elevator specifications (elevating speed, pulley diameter, car weight, rope length, elevating stroke, property use, etc.). For this reason, when an unknown abnormality is also taken into consideration, it is impossible to previously set a reference value for uniquely determining whether or not the sound and vibration generated during the operation of the elevator are abnormal.
Therefore, when the reference value is set high in order to reduce misdiagnosis, even if sound or vibration is generated to the extent that the elevator user feels abnormal, the abnormality may not be detected on the apparatus side. On the other hand, when the reference value is set low in order to prevent detection omission, there is a possibility that even if the sound and vibration are normal in the elevator specifications, it is determined that the reproduction operation is abnormal.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、エレベータの仕様の違いに起因した誤診断を低減することができるエレベータ異常診断装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide an elevator abnormality diagnosis device that can reduce misdiagnosis caused by differences in elevator specifications.

この発明に係るエレベータ異常診断装置は、エレベータのかごで検出された音と振動の波形データを入力し、当該波形データを分析した分析データを生成する波形分析部と、診断対象のエレベータに関する仕様データに対して、当該エレベータについて波形分析部により生成された分析データを対応付けた多次元データを生成する多次元データ生成部と、異常がないエレベータの仕様データに対して当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間と、多次元データ生成部によって生成された多次元データとのマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出部と、マハラノビス距離算出部により算出されたマハラノビス距離と所定の閾値とを比較して、マハラノビス距離が閾値より大きい場合に当該エレベータが異常であると判定し、マハラノビス距離が閾値以下であれば正常であると判定する判定部とを備える。   An elevator abnormality diagnosis apparatus according to the present invention inputs waveform data of sounds and vibrations detected in an elevator car, generates analysis data obtained by analyzing the waveform data, and specification data relating to the diagnosis target elevator On the other hand, the multidimensional data generation unit that generates multidimensional data in which the analysis data generated by the waveform analysis unit for the elevator is associated, and the sound and vibration of the elevator with respect to the specification data of the elevator having no abnormality Calculated by a Mahalanobis distance calculator that calculates a Mahalanobis distance between a reference space composed of multidimensional data associated with analysis data and the multidimensional data generated by the multidimensional data generator, and a Mahalanobis distance calculator. Compare the Mahalanobis distance with a predetermined threshold, and the Mahalanobis distance is greater than the threshold. The elevator when There are judged to be abnormal, and a and determination unit Mahalanobis distance is normal if less than the threshold value.

この発明によれば、エレベータの仕様の違いに起因した誤診断を低減することができるという効果がある。   According to the present invention, there is an effect that misdiagnosis caused by a difference in elevator specifications can be reduced.

この発明の実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置を適用したエレベータ異常診断システムの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration of an elevator abnormality diagnosis system to which an elevator abnormality diagnosis device according to Embodiment 1 of the present invention is applied. 仕様データ格納部に格納される仕様データを示す図である。It is a figure which shows the specification data stored in a specification data storage part. 実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置およびその周辺部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the elevator abnormality diagnostic apparatus which concerns on Embodiment 1, and its periphery part. 波形分析部で算出した要素からなる分析データを示す図である。It is a figure which shows the analysis data which consists of an element computed in the waveform analysis part. 仕様データと波形分析データからなる多次元データを示す図である。It is a figure which shows the multidimensional data which consist of specification data and waveform analysis data. 多次元データからマハラノビス距離算出部の処理中に生成する項目ごとの平均値と標準偏差を示すグラフである。It is a graph which shows the average value and standard deviation for every item produced | generated during the process of the Mahalanobis distance calculation part from multidimensional data. 基準化データを示す図である。It is a figure which shows standardization data. 基準空間と、正常データ、異常データのマハラノビス距離を示すグラフである。It is a graph which shows the reference | standard space and Mahalanobis distance of normal data and abnormal data. 実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置の動作（その１）を示すフローチャートである。6 is a flowchart showing an operation (part 1) of the elevator abnormality diagnosis device according to the first embodiment. 実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置の動作（その２）を示すフローチャートである。6 is a flowchart showing an operation (part 2) of the elevator abnormality diagnosis device according to the first embodiment. この発明の実施の形態２に係るエレベータ異常診断装置およびその周辺部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the elevator abnormality diagnostic apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention, and its periphery part.

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置を適用したエレベータ異常診断システムの構成を示すブロック図である。図１において、実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置１は、管理センタ２に設けられ、保守管理データベース２０に格納されたデータを用いて、昇降路３内のエレベータの異常を診断する。
保守管理データベース２０は、異常診断の対象となるエレベータの仕様データに加え、異常がないエレベータの仕様データに対し当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間を格納するデータベースである。
なお、図２に示すようにエレベータの仕様データ６１には、階床数、定員、定格速度、最高速度、各滑車径、昇降行程、レール長、ロープ長、ロープ本数、かご質量、カウンタ質量、かご容量などがあり、これらのデータにユニークな識別番号を付与し、異常診断の対象となるエレベータごとに格納されている。 Embodiment 1 FIG.
1 is a block diagram showing a configuration of an elevator abnormality diagnosis system to which an elevator abnormality diagnosis device according to Embodiment 1 of the present invention is applied. In FIG. 1, an elevator abnormality diagnosis device 1 according to Embodiment 1 is provided in a management center 2 and diagnoses an abnormality of an elevator in a hoistway 3 using data stored in a maintenance management database 20.
The maintenance management database 20 is a standard composed of multi-dimensional data in which analysis data of sound and vibration in the elevator is associated with the specification data of the elevator having no abnormality in addition to the specification data of the elevator to be subjected to abnormality diagnosis. It is a database that stores space.
As shown in FIG. 2, the elevator specification data 61 includes the number of floors, capacity, rated speed, maximum speed, diameter of each pulley, lifting stroke, rail length, rope length, number of ropes, car mass, counter mass, There is a car capacity, etc., and a unique identification number is given to these data and stored for each elevator to be subjected to abnormality diagnosis.

昇降路３内に設けられるエレベータ構成部としては、かご３０、釣り合い錘３１、巻き上げ機３２および音・振動検出器３３がある。かご３０および釣り合い錘３１は、ロープで昇降路３内に巻き掛けられており、巻き上げ機３２によって昇降する。
音・振動検出器３３は、かご３０に設けられ、エレベータの運転時に、かご３０、釣り合い錘３１、巻き上げ機３２および図示しないエレベータ構成部品で発生した音や振動を検出してデータ化する。また、音・振動検出器３３とエレベータ異常診断装置１との間では、通信手段４によりデータ通信が行われる。通信手段４の通信方法は、有線であっても無線であってもよい。管理センタ２のエレベータ異常診断装置１は、音・振動検出器３３が検出した音と振動のデータを、通信手段４を介して受信する。 The elevator components provided in the hoistway 3 include a car 30, a counterweight 31, a hoisting machine 32, and a sound / vibration detector 33. The car 30 and the counterweight 31 are wound around the hoistway 3 by a rope and are moved up and down by a hoisting machine 32.
The sound / vibration detector 33 is provided in the car 30 and detects and generates sound and vibration generated by the car 30, the counterweight 31, the hoist 32, and elevator components (not shown) during operation of the elevator. Further, data communication is performed by the communication means 4 between the sound / vibration detector 33 and the elevator abnormality diagnosis device 1. The communication method of the communication means 4 may be wired or wireless. The elevator abnormality diagnosis device 1 of the management center 2 receives the sound and vibration data detected by the sound / vibration detector 33 via the communication means 4.

図３は、実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置およびその周辺部の構成を示すブロック図である。図３において、エレベータ異常診断装置１は、波形分析部１０、多次元データ生成部１１、マハラノビス距離算出部１２および異常判定部１３を備える。また、保守管理データベース２０には、仕様データ格納部２０１および基準空間格納部２０２が設けられる。さらに、昇降路３内の音・振動検出器３３は、マイク３３１、加速度センサ３３２および測定データ格納部３３３を備える。   FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the elevator abnormality diagnosis apparatus according to the first embodiment and its peripheral part. In FIG. 3, the elevator abnormality diagnosis apparatus 1 includes a waveform analysis unit 10, a multidimensional data generation unit 11, a Mahalanobis distance calculation unit 12, and an abnormality determination unit 13. The maintenance management database 20 includes a specification data storage unit 201 and a reference space storage unit 202. Furthermore, the sound / vibration detector 33 in the hoistway 3 includes a microphone 331, an acceleration sensor 332, and a measurement data storage unit 333.

エレベータ異常診断装置１内の波形分析部１０は、通信手段４を介して測定データ格納部３３２に格納されている音と振動のデータを読み込み、音と振動の波形データに対してそれぞれ波形分析を行った分析データを生成する。例えば、振動の波形データから振動振幅値と走行速度を算出し、音の波形データから指定した周波数帯域ごとの周波数強度の最大値と平均値を算出し、これらの算出結果と各エレベータに付与するユニークな識別番号を要素とした図４に示すような分析データ７１を生成する。
多次元データ生成部１１は、異常診断対象のエレベータの仕様データに対して波形分析部１０で生成された分析データ７１を、互いの識別番号で対応付けた図５に示す多次元データ８１を生成する。 The waveform analysis unit 10 in the elevator abnormality diagnosis apparatus 1 reads sound and vibration data stored in the measurement data storage unit 332 via the communication unit 4 and performs waveform analysis on the sound and vibration waveform data. Generate analysis data. For example, the vibration amplitude value and the traveling speed are calculated from the vibration waveform data, the maximum value and the average value of the frequency intensity for each specified frequency band are calculated from the sound waveform data, and these calculation results and each elevator are given. Analysis data 71 as shown in FIG. 4 is generated with a unique identification number as an element.
The multi-dimensional data generation unit 11 generates multi-dimensional data 81 shown in FIG. 5 in which the analysis data 71 generated by the waveform analysis unit 10 is associated with the specification data of the elevator to be diagnosed for abnormality by mutual identification numbers. To do.

保守管理データベース２０の仕様データ格納部２０１は、異常診断対象のエレベータごとの仕様データを格納する記憶部である。
基準空間格納部２０２は、異常がないエレベータの仕様データに対して当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間を格納する記憶部である。
基準空間は、下記のように生成される。
まず、あらかじめ採取しておいた正常なエレベータの多次元データ８１から、識別番号とデータ採取日時を除いて構成される、図６に示す基準データ９１の項目定員（Ｘ１１〜Ｘｎ１）、昇降行程（Ｘ１２〜Ｘｎ２），・・・，音最大（Ｘ１ｋ〜Ｘｎｋ）のそれぞれの平均ｍ１，ｍ２，・・・，ｍｋと標準偏差σ１，σ２，・・・，σｋとを算出し、下記式（１）に従って基準化を行う。その結果は、図７に示すような基準化データ１０１となる。
次に、基準化データ１０１の相関行列を求める。相関行列Ｒは、下記式（２）に従って求め、相関行列の要素ｒｉｊは、下記式（３）に従って求める。
下記式（２）および下記式３から求めた相関行列Ｒを、下記式（４）に従って逆行列に変換したものが基準空間となる。この基準空間を基準空間格納部２０２に格納する。

Figure 2013113775

Figure 2013113775

Figure 2013113775

Figure 2013113775
The specification data storage unit 201 of the maintenance management database 20 is a storage unit that stores specification data for each elevator subject to abnormality diagnosis.
The reference space storage unit 202 is a storage unit that stores a reference space composed of multi-dimensional data in which analysis data of sound and vibration in the elevator is associated with specification data of the elevator having no abnormality.
The reference space is generated as follows.
First, the number of items (X 11 to X n1 ) of the reference data 91 shown in FIG. 6 configured by removing the identification number and the date and time of data collection from the multi-dimensional data 81 of a normal elevator collected in advance, ascending and descending The average (m 1 , m 2 ,..., M k and standard deviations σ 1 , σ 2 ,... Of the strokes (X 12 to X n2 ),..., The maximum sound (X 1k to X nk ). , Σ k, and normalization is performed according to the following equation (1). The result is standardized data 101 as shown in FIG.
Next, a correlation matrix of the standardized data 101 is obtained. The correlation matrix R is obtained according to the following equation (2), and the element r ij of the correlation matrix is obtained according to the following equation (3).
A reference space is obtained by converting the correlation matrix R obtained from the following formula (2) and the following formula 3 into an inverse matrix according to the following formula (4). This reference space is stored in the reference space storage unit 202.

Figure 2013113775

Figure 2013113775

Figure 2013113775

Figure 2013113775

マハラノビス距離算出部１２は、異常がないエレベータの仕様データに対して当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間と、多次元データ生成部１１により生成された多次元データとのマハラノビス距離を算出する。
マハラノビス距離は、下記式（５）に従って算出される。ここで、ｋは、基準空間の項目数である。下記式（５）における（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｋ）には、基準空間とのマハラノビス距離を求める異常診断の対象となるエレベータの多次元データ８１を入力する。このとき、多次元データ８１の識別番号とデータ採取日時は含めず、基準空間を作成するときに用いた項目と同じ項目を入力する。
図８は、下記式（５）に、１６０台の正常なエレベータの多次元データから生成した基準空間と、異常診断の対象として正常なエレベータと異常なエレベータとの多次元データ８１をそれぞれ１４台ずつ入力した結果をグラフ化したマハラノビス距離算出結果１１１である。
異常判定部１３は、マハラノビス距離算出部１２により算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較して、マハラノビス距離が所定の閾値を超えた場合には異常と判定し、超えない（閾値以下）場合は正常と判定する。

Figure 2013113775
The Mahalanobis distance calculation unit 12 is generated by a multi-dimensional data generation unit 11 including a reference space composed of multi-dimensional data in which analysis data of sound and vibration in the elevator is associated with specification data of an elevator having no abnormality. The Mahalanobis distance with the obtained multidimensional data is calculated.
The Mahalanobis distance is calculated according to the following formula (5). Here, k is the number of items in the reference space. In (x 1 , x 2 ,..., X k ) in the following formula (5), the multidimensional data 81 of the elevator to be subjected to abnormality diagnosis for obtaining the Mahalanobis distance from the reference space is input. At this time, the same item as that used when creating the reference space is input without including the identification number of the multidimensional data 81 and the data collection date and time.
FIG. 8 shows a reference space generated from multi-dimensional data of 160 normal elevators and 14 multi-dimensional data 81 of normal elevators and abnormal elevators as targets of abnormality diagnosis. It is the Mahalanobis distance calculation result 111 which graphed the result inputted one by one.
The abnormality determination unit 13 compares the Mahalanobis distance calculated by the Mahalanobis distance calculation unit 12 with a predetermined threshold value, determines that the Mahalanobis distance exceeds a predetermined threshold value, and determines that there is an abnormality, and does not exceed the threshold value (below the threshold value). Is determined to be normal.

Figure 2013113775

保守管理データベース２０の仕様データ格納部２０１は、異常診断対象のエレベータごとの仕様データを格納する記憶部である。
基準空間格納部２０２は、異常がないエレベータの仕様データに対して当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間を格納する記憶部である。 The specification data storage unit 201 of the maintenance management database 20 is a storage unit that stores specification data for each elevator subject to abnormality diagnosis.
The reference space storage unit 202 is a storage unit that stores a reference space composed of multi-dimensional data in which analysis data of sound and vibration in the elevator is associated with specification data of the elevator having no abnormality.

音・振動検出器３３のマイク３３１は、昇降路３内でかご３０が走行している間に発生した音を採取する集音器である。加速度センサ３３２は、昇降路３内で走行しているかご３０に発生した振動を検出する振動加速度センサである。測定データ格納部３３３は、マイク３３１で採取した音データと加速度センサ３３２で検出した振動データを格納する記憶部である。   The microphone 331 of the sound / vibration detector 33 is a sound collector that collects sound generated while the car 30 is traveling in the hoistway 3. The acceleration sensor 332 is a vibration acceleration sensor that detects vibration generated in the car 30 traveling in the hoistway 3. The measurement data storage unit 333 is a storage unit that stores sound data collected by the microphone 331 and vibration data detected by the acceleration sensor 332.

次に動作について説明する。
（１）予測診断を行わない場合
図９は、実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置の動作を示すフローチャートであり、予測診断を行わない場合を示している。
まず、異常診断対象のエレベータにおいて、音・振動検出器３３内のマイク３３１が、昇降路３内でかご３０が走行している間に発生した音を採取し、加速度センサ３３２が、昇降路３内で走行しているかご３０で発生した振動を検出する（ステップＳＴ１）。
音・振動検出器３３に測定された音と振動のデータは、測定データ格納部３３３に格納される。 Next, the operation will be described.
(1) Case where Predictive Diagnosis is not Performed FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the elevator abnormality diagnosis device according to Embodiment 1, and shows a case where predictive diagnosis is not performed.
First, in the elevator to be diagnosed, the microphone 331 in the sound / vibration detector 33 collects sound generated while the car 30 is traveling in the hoistway 3, and the acceleration sensor 332 is used in the hoistway 3. The vibration generated in the car 30 traveling inside is detected (step ST1).
The sound and vibration data measured by the sound / vibration detector 33 is stored in the measurement data storage unit 333.

次に、エレベータ異常診断装置１の波形分析部１０が、通信手段４を介して測定データ格納部３３３に格納されている異常診断対象のエレベータの音と振動の波形データを読み込んで、音と振動のデータを波形分析した分析データを生成する（ステップＳＴ２）。
例えば、音・振動検出器３３により測定された振動の波形データから、振動の振幅値とかご３０の走行速度を算出し、音の波形データの周波数解析を行い、音の波形データから指定した一定の周波数帯域ごとに算出した周波数強度のピーク値（最大値；図４の音最大）と平均値（図４の音平均）を要素に含む行列データを求める。 Next, the waveform analysis unit 10 of the elevator abnormality diagnosis device 1 reads the waveform data of the elevator sound and vibration of the abnormality diagnosis target stored in the measurement data storage unit 333 via the communication unit 4, and the sound and vibration Analysis data obtained by waveform analysis of the above data is generated (step ST2).
For example, from the vibration waveform data measured by the sound / vibration detector 33, the vibration amplitude value and the traveling speed of the car 30 are calculated, the frequency analysis of the sound waveform data is performed, and the constant specified from the sound waveform data is obtained. Matrix data including a peak value (maximum value; sound maximum in FIG. 4) and an average value (sound average in FIG. 4) of the frequency intensity calculated for each frequency band.

続いて、多次元データ生成部１１が、保守管理データベース２０の仕様データ格納部２０１から読み出した異常診断対象のエレベータの仕様データに対して、波形分析部１０により生成された分析データを対応付けた多次元データを生成する（ステップＳＴ３）。例えば、図５に示すように、仕様データ６１における各データ要素に分析データ７１の行列の各要素を対応付ける。   Subsequently, the multidimensional data generation unit 11 associates the analysis data generated by the waveform analysis unit 10 with the specification data of the abnormality diagnosis target elevator read from the specification data storage unit 201 of the maintenance management database 20. Multidimensional data is generated (step ST3). For example, as shown in FIG. 5, each element of the matrix of the analysis data 71 is associated with each data element in the specification data 61.

この後、マハラノビス距離算出部１２が、保守管理データベース２０の基準空間格納部２０２から読み出した基準空間と、多次元データ生成部１１に生成された多次元データとのマハラノビス距離を算出する（ステップＳＴ４）。例えば、図８に示すように、上記式（５）に従ってマハラノビス距離を算出する。   Thereafter, the Mahalanobis distance calculation unit 12 calculates the Mahalanobis distance between the reference space read from the reference space storage unit 202 of the maintenance management database 20 and the multidimensional data generated by the multidimensional data generation unit 11 (step ST4). ). For example, as shown in FIG. 8, the Mahalanobis distance is calculated according to the above equation (5).

異常判定部１３は、マハラノビス距離算出部１２により算出されたマハラノビス距離を所定の閾値と比較して、マハラノビス距離が所定の閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳＴ５）。ここで、マハラノビス距離が所定の閾値を超えた場合（ステップＳＴ５；ＹＥＳ）、異常判定部１３は、エレベータに異常があると判定して、エレベータ保守員に異常がある旨を通知する（ステップＳＴ６）。このとき、かご３０を緊急停止して、エレベータ保守員の点検が実施されるまで運転を休止する。または、エレベータを最寄りの階に停車させ、乗客を降車させた後に運転を休止してもよい。
一方、マハラノビス距離が所定の閾値未満の場合（ステップＳＴ５；ＮＯ）、異常判定部１３は、エレベータが正常と判定しエレベータ保守員に通知する（ステップＳＴ７）。 The abnormality determination unit 13 compares the Mahalanobis distance calculated by the Mahalanobis distance calculation unit 12 with a predetermined threshold value, and determines whether the Mahalanobis distance exceeds the predetermined threshold value (step ST5). Here, when the Mahalanobis distance exceeds a predetermined threshold (step ST5; YES), the abnormality determination unit 13 determines that the elevator is abnormal, and notifies the elevator maintenance staff that there is an abnormality (step ST6). ). At this time, the car 30 is urgently stopped, and the operation is stopped until the inspection of the elevator maintenance staff is performed. Alternatively, the elevator may be stopped at the nearest floor and the operation may be stopped after the passengers get off.
On the other hand, when the Mahalanobis distance is less than the predetermined threshold (step ST5; NO), the abnormality determination unit 13 determines that the elevator is normal and notifies the elevator maintenance staff (step ST7).

（２）予測診断を行う場合
図１０は、実施の形態１に係るエレベータ異常診断装置の動作を示すフローチャートであり、予測診断を行う場合を示している。図１０において、ステップＳＴ１からステップＳＴ５までの処理と、ステップＳＴ６とステップＳＴ７の処理は、図９と同様であるので説明を省略する。なお、予測診断を実施する異常判定部１３には、異常診断が実施された時間間隔を計時するタイマと、異常診断が行われるごとにマハラノビス距離算出部１２により算出されたマハラノビス距離を逐次記憶するメモリが設けられているものとする。 (2) Case where Predictive Diagnosis is Performed FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the elevator abnormality diagnosis apparatus according to Embodiment 1, and shows a case where predictive diagnosis is performed. In FIG. 10, the process from step ST1 to step ST5 and the process of step ST6 and step ST7 are the same as those in FIG. The abnormality determination unit 13 that performs the predictive diagnosis sequentially stores the timer that measures the time interval at which the abnormality diagnosis is performed and the Mahalanobis distance that is calculated by the Mahalanobis distance calculation unit 12 every time the abnormality diagnosis is performed. Assume that a memory is provided.

マハラノビス距離が所定の閾値未満の場合（ステップＳＴ５；ＮＯ）、異常判定部１３は、上記メモリから前回の異常診断で算出されたマハラノビス距離を読み出して、今回のマハラノビス距離が前回のマハラノビス距離より大きいか否かを判定する（ステップＳＴ５−１）。ここで、今回のマハラノビス距離が前回のマハラノビス距離以下であれば（ステップＳＴ５−１；ＮＯ）、異常判定部１３は、エレベータが正常と判定して、ステップＳＴ７へ移行する。   When the Mahalanobis distance is less than the predetermined threshold (step ST5; NO), the abnormality determination unit 13 reads the Mahalanobis distance calculated in the previous abnormality diagnosis from the memory, and the current Mahalanobis distance is larger than the previous Mahalanobis distance. Whether or not (step ST5-1). If the current Mahalanobis distance is less than or equal to the previous Mahalanobis distance (step ST5-1; NO), the abnormality determining unit 13 determines that the elevator is normal and proceeds to step ST7.

一方、今回のマハラノビス距離が前回よりも大きい場合（ステップＳＴ５−１；ＹＥＳ）、まず、異常判定部１３は、上記タイマにより計時された前回から今回の異常診断までの経過時間と、今回と前回のマハラノビス距離の差を用いて、前回と今回のマハラノビス距離の単位時間に対する変化量（微分値）を算出する。
次に、異常判定部１３は、今回のマハラノビス距離から上記変化量で増加させた場合のマハラノビス距離がステップＳＴ５で使用する閾値を超えるまでの経過時間を算出し、現在時刻に当該経過時間を加算した期日を次回に点検すべき日として予測する。
この後、異常判定部１３は、今回の異常診断で正常であったことと、上記予測した点検日をエレベータ保守員に通知する（ステップＳＴ５−２）。 On the other hand, when the current Mahalanobis distance is greater than the previous time (step ST5-1; YES), the abnormality determination unit 13 first determines the elapsed time from the previous time measured by the timer to the current abnormality diagnosis, the current time and the previous time. The amount of change (differential value) with respect to the unit time of the previous and current Mahalanobis distances is calculated using the difference between the Mahalanobis distances.
Next, the abnormality determination unit 13 calculates an elapsed time until the Mahalanobis distance exceeds the threshold used in step ST5 when the Mahalanobis distance is increased from the current Mahalanobis distance by the amount of change, and the elapsed time is added to the current time. The due date is predicted as the next inspection date.
Thereafter, the abnormality determination unit 13 notifies the elevator maintenance staff of the normality in the current abnormality diagnosis and the predicted inspection date (step ST5-2).

なお、ステップＳＴ６、ステップＳＴ７、ステップＳＴ５−２における通知方法は、管理センタ２に居る作業員、または、異常診断対象のエレベータの保守員が診断結果を認識することができればよいので、図示しない表示器に通知してもよいし、作業員の所持する携帯端末に通知してもよい。   In addition, the notification method in step ST6, step ST7, and step ST5-2 is not shown because the worker in the management center 2 or the maintenance staff of the elevator subject to abnormality diagnosis can recognize the diagnosis result. You may notify to a container, and you may notify to the portable terminal which an operator has.

以上のように、この実施の形態１によれば、エレベータのかご３０で検出された音と振動の波形データを入力し、当該波形データを分析した分析データを生成する波形分析部１０と、診断対象のエレベータに関する仕様データに対して、当該エレベータについて波形分析部１０により生成された分析データを対応付けた多次元データを生成する多次元データ生成部１１と、異常がないエレベータの仕様データに対して当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間と、多次元データ生成部１１によって生成された多次元データとのマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出部１２と、マハラノビス距離算出部１２により算出されたマハラノビス距離と所定の閾値とを比較して、マハラノビス距離が閾値より大きい場合に当該エレベータが異常であると判定し、マハラノビス距離が閾値以下であれば正常であると判定する異常判定部１３とを備える。このように構成することで、エレベータの仕様により異常となる閾値にばらつきが生じることなく、エレベータの仕様の違いに起因した誤診断を低減することができる。
なお、基準空間の多次元データには、かごに人が乗って音と振動がともに正常と判断された音と振動の波形データを用いればよく、音と振動のデータごとに異常判定するための閾値を決定しておく必要がない。 As described above, according to the first embodiment, the waveform analysis unit 10 that inputs the sound and vibration waveform data detected by the elevator car 30 and generates analysis data obtained by analyzing the waveform data, and diagnosis With respect to the specification data regarding the target elevator, the multi-dimensional data generation unit 11 that generates multi-dimensional data in which the analysis data generated by the waveform analysis unit 10 for the elevator is associated, and the specification data of the elevator with no abnormality A Mahalanobis distance calculation unit that calculates a Mahalanobis distance between a reference space composed of multidimensional data in which analysis data of sound and vibration in the elevator is associated with the multidimensional data generated by the multidimensional data generation unit 11 12 and the Mahalanobis distance calculated by the Mahalanobis distance calculation unit 12 are compared with a predetermined threshold, The elevator is determined to be abnormal Haranobisu distance is larger than the threshold, and an abnormality determination unit 13 determines that the Mahalanobis distance is normal if less than the threshold value. With this configuration, it is possible to reduce misdiagnosis caused by differences in elevator specifications without causing variations in threshold values that become abnormal due to the specifications of the elevator.
For the multidimensional data in the reference space, it is sufficient to use sound and vibration waveform data in which a person is riding on the car and both the sound and vibration are determined to be normal, and for determining abnormality for each sound and vibration data. There is no need to determine a threshold.

また、この実施の形態１によれば、仕様データが、診断対象のエレベータにおける階床数、定員、定格速度、最高速度、各滑車径、昇降行程、レール長、ロープ長、ロープ本数、かご質量、カウンタ質量、かご容量であるので、エレベータの様々な仕様に応じた正確な異常診断が可能である。   Further, according to the first embodiment, the specification data includes the number of floors, capacity, rated speed, maximum speed, diameter of each pulley, lifting stroke, rail length, rope length, number of ropes, and car mass in the elevator to be diagnosed. Because of the counter mass and car capacity, it is possible to accurately diagnose abnormalities according to various specifications of the elevator.

さらに、この実施の形態１によれば、波形分析部１０が、エレベータのかご３０で検出された振動の波形データから振動振幅値とかご３０の走行速度およびかご３０で検出された音の波形データから指定した周波数帯域ごとの周波数強度の最大値と平均値を算出し、これら算出結果を要素とする行列を分析データとして生成する。このようにすることで、走行中のかご３０で検出された音と振動の特性を的確に異常診断に反映できる。   Furthermore, according to the first embodiment, the waveform analysis unit 10 determines the vibration amplitude value, the traveling speed of the car 30 and the waveform data of the sound detected by the car 30 from the vibration waveform data detected by the elevator car 30. The maximum value and the average value of the frequency intensity for each frequency band designated from the above are calculated, and a matrix having these calculation results as elements is generated as analysis data. By doing so, it is possible to accurately reflect the sound and vibration characteristics detected by the traveling car 30 in the abnormality diagnosis.

さらに、この実施の形態１によれば、異常判定部１３が、前回から今回の診断までの経過時間と、マハラノビス距離算出部１２により算出された前回と今回のマハラノビス距離の差を用いて、前回と今回のマハラノビス距離の単位時間に対する変化量を算出し、当該変化量で今回のマハラノビス距離を増加させた場合のマハラノビス距離が閾値より大きくなるまでの経過時間を算出して、現在時刻に当該経過時間を加算した期日を次回の点検すべき日とする。このようにすることで、予測した日を次回の点検日の目安として利用することができる。   Furthermore, according to the first embodiment, the abnormality determination unit 13 uses the elapsed time from the previous time to the current diagnosis and the difference between the previous time and the current Mahalanobis distance calculated by the Mahalanobis distance calculation unit 12 to determine the previous time. And the amount of change of the current Mahalanobis distance per unit time is calculated, the elapsed time until the Mahalanobis distance becomes larger than the threshold when the current Mahalanobis distance is increased by the amount of change is calculated, and the elapsed time at the current time is calculated. The due date with the time added is the date to be checked next time. By doing in this way, the estimated day can be used as a standard of the next inspection day.

実施の形態２．
上記実施の形態１では、音・振動検出器３３を、エレベータ異常診断装置１とは別個に設けて、エレベータ異常診断装置１を管理センタ２に配置した場合を示したが、この実施の形態２では、音・振動検出器を組み込んだエレベータ異常診断装置を昇降路内に設けた構成について述べる。 Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the case where the sound / vibration detector 33 is provided separately from the elevator abnormality diagnosis apparatus 1 and the elevator abnormality diagnosis apparatus 1 is disposed in the management center 2 has been described. Then, the structure which provided the elevator abnormality diagnostic apparatus incorporating the sound and the vibration detector in the hoistway is described.

図１１は、この発明の実施の形態２に係るエレベータ異常診断装置およびその周辺部の構成を示すブロック図である。図１１において、実施の形態２に係るエレベータ異常診断装置１Ａは、昇降路３内に設けられてエレベータの異常を診断する装置であり、マイク１４、加速度センサ１５、測定データ格納部１６、波形分析部１０、多次元データ生成部１１、マハラノビス距離算出部１２および異常判定部１３を備える。   FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the elevator abnormality diagnosis device and its peripheral part according to Embodiment 2 of the present invention. In FIG. 11, an elevator abnormality diagnosis apparatus 1A according to the second embodiment is an apparatus that is provided in the hoistway 3 and diagnoses an abnormality of the elevator, and includes a microphone 14, an acceleration sensor 15, a measurement data storage unit 16, and a waveform analysis. Unit 10, multidimensional data generation unit 11, Mahalanobis distance calculation unit 12, and abnormality determination unit 13.

マイク１４は、昇降路３内でかご３０が走行している間に発生した音を採取する集音器であり、図３の音・振動検出器３３のマイク３３１と同様の機能を有する。加速度センサ１５は、昇降路３内で走行しているかご３０に発生した振動を検出する振動加速度センサであり、図３の音・振動検出器３３の加速度センサ３３２と同様の機能を有する。測定データ格納部１６は、マイク１４により採取された音データと加速度センサ１５で検出した振動データを格納する記憶部であり、図３の音・振動検出器３３の測定データ格納部３３３と同様に機能する。   The microphone 14 is a sound collector that collects sound generated while the car 30 is traveling in the hoistway 3, and has the same function as the microphone 331 of the sound / vibration detector 33 in FIG. The acceleration sensor 15 is a vibration acceleration sensor that detects vibration generated in the car 30 traveling in the hoistway 3, and has the same function as the acceleration sensor 332 of the sound / vibration detector 33 in FIG. The measurement data storage unit 16 is a storage unit that stores sound data collected by the microphone 14 and vibration data detected by the acceleration sensor 15, and is similar to the measurement data storage unit 333 of the sound / vibration detector 33 in FIG. Function.

波形分析部１０および異常判定部１３は、図３と同様である。
多次元データ生成部１１は、通信手段４を介して管理センタ２内の保守管理データベース２０にアクセスして、仕様データ格納部２０１から、異常診断対象のエレベータの仕様データを読み出し、当該仕様データに対して波形分析部１０で生成された分析データを対応付けた多次元データを生成する。
マハラノビス距離算出部１２も同様に、通信手段４を介して管理センタ２内の保守管理データベース２０にアクセスして、基準空間格納部２０２から、異常がないエレベータの仕様データに対して当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間を読み出し、当該基準空間と、多次元データ生成部１１によって生成された多次元データとのマハラノビス距離を算出する。
これにより、実施の形態２に係るエレベータ異常診断装置１Ａは、上記実施の形態１で示した図９と図１０の処理を実施することが可能である。 The waveform analysis unit 10 and the abnormality determination unit 13 are the same as those in FIG.
The multidimensional data generation unit 11 accesses the maintenance management database 20 in the management center 2 via the communication unit 4, reads the specification data of the elevator to be diagnosed from the specification data storage unit 201, and uses the specification data as the specification data. On the other hand, multidimensional data in which the analysis data generated by the waveform analysis unit 10 is associated is generated.
Similarly, the Mahalanobis distance calculation unit 12 accesses the maintenance management database 20 in the management center 2 via the communication unit 4, and the reference space storage unit 202 receives the sound in the elevator from the standard specification data of the elevator having no abnormality. Is read out, and the Mahalanobis distance between the reference space and the multidimensional data generated by the multidimensional data generation unit 11 is calculated.
Thereby, the elevator abnormality diagnosis device 1A according to the second embodiment can perform the processes of FIGS. 9 and 10 shown in the first embodiment.

なお、実施の形態２に係るエレベータ異常診断装置１Ａは、管理センタ２内の保守管理データベース２０と通信可能な通信手段と、マイク１４および加速度センサ１５を有した携帯端末（例えば、スマートフォン）に適用することが可能である。この場合、異常診断システムをエレベータに据え付ける作業が、かご３０に上記携帯端末を取り付けるだけで完了するため、作業員の負担を軽減することができる。   The elevator abnormality diagnosis device 1A according to the second embodiment is applied to a communication device capable of communicating with the maintenance management database 20 in the management center 2, a portable terminal (for example, a smartphone) having the microphone 14 and the acceleration sensor 15. Is possible. In this case, since the operation of installing the abnormality diagnosis system in the elevator is completed simply by attaching the portable terminal to the car 30, the burden on the worker can be reduced.

以上のように、この実施の形態２によれば、エレベータのかご３０で発生した音の波形データを採取するマイク１４と、かご３０で発生した振動の波形データを検出する加速度センサ１５と、診断対象のエレベータに関する仕様データおよび基準空間を記憶する保守管理データベース２０とデータ通信を行う通信手段４とを備え、多次元データ生成部１１が、通信手段４を介して、保守管理データベース２０から診断対象のエレベータに関する仕様データを取得し、マハラノビス距離算出部１２が、通信手段４を介して、保守管理データベース２０から基準空間を取得する。
このように音・振動検出器３３の構成とエレベータ異常診断装置の構成を組み合わせることにより、上記実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
また、管理センタ２内の保守管理データベース２０とデータ通信が可能な通信手段と、マイク１４および加速度センサ１５を有した携帯端末に実施の形態２に係るエレベータ異常診断装置１Ａを適用することで、異常診断システムをエレベータに据え付ける作業が、かご３０に上記携帯端末を取り付けるだけとなり、作業負担を軽減できる。 As described above, according to the second embodiment, the microphone 14 that collects the waveform data of the sound generated in the elevator car 30, the acceleration sensor 15 that detects the waveform data of the vibration generated in the car 30, and the diagnosis A maintenance management database 20 that stores specification data related to the target elevator and a reference space and a communication means 4 that performs data communication are provided, and the multidimensional data generation unit 11 performs diagnosis from the maintenance management database 20 via the communication means 4. The specification data regarding the elevator is acquired, and the Mahalanobis distance calculation unit 12 acquires the reference space from the maintenance management database 20 via the communication unit 4.
In this way, by combining the configuration of the sound / vibration detector 33 and the configuration of the elevator abnormality diagnosis device, the same effect as in the first embodiment can be obtained.
Further, by applying the elevator abnormality diagnosis apparatus 1A according to the second embodiment to a portable terminal having a communication means capable of data communication with the maintenance management database 20 in the management center 2, and the microphone 14 and the acceleration sensor 15, The work of installing the abnormality diagnosis system in the elevator is only to attach the portable terminal to the car 30, and the work load can be reduced.

なお、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。   In the present invention, within the scope of the invention, any combination of each embodiment, any component of each embodiment can be modified, or any component can be omitted in each embodiment. .

１，１Ａ エレベータ異常診断装置、２ 管理センタ、３ 昇降路、４ 通信手段、１０ 波形分析部、１１ 多次元データ生成部、１２ マハラノビス距離算出部、１３ 異常判定部、１４，３３１ マイク、１５，３３２ 加速度センサ、１６，３３３ 測定データ格納部、２０ 保守管理データベース、３０ かご、３１ 釣り合い錘、３２ 巻き上げ機、３３ 音・振動検出器、６１ 仕様データ、７１ 分析データ、８１ 多次元データ、９１ 基準データ、１０１ 基準化データ、１１１ マハラノビス距離算出結果、２０１ 仕様データ格納部、２０２ 基準空間格納部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,1A Elevator abnormality diagnosis apparatus, 2 management center, 3 hoistway, 4 communication means, 10 waveform analysis part, 11 multidimensional data generation part, 12 Mahalanobis distance calculation part, 13 abnormality determination part, 14,331 microphone, 15, 332 acceleration sensor, 16,333 measurement data storage unit, 20 maintenance management database, 30 car, 31 counterweight, 32 hoisting machine, 33 sound / vibration detector, 61 specification data, 71 analysis data, 81 multidimensional data, 91 standard Data, 101 standardized data, 111 Mahalanobis distance calculation result, 201 specification data storage unit, 202 reference space storage unit.

Claims (5)

エレベータのかごで検出された音と振動の波形データを入力し、当該波形データを分析した分析データを生成する波形分析部と、
診断対象のエレベータに関する仕様データに対して、当該エレベータについて前記波形分析部により生成された分析データを対応付けた多次元データを生成する多次元データ生成部と、
異常がないエレベータの仕様データに対して当該エレベータにおける音と振動の分析データが対応付けられた多次元データから構成される基準空間と、前記多次元データ生成部によって生成された多次元データとのマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出部と、
前記マハラノビス距離算出部により算出されたマハラノビス距離と所定の閾値とを比較して、前記マハラノビス距離が前記閾値より大きい場合に当該エレベータが異常であると判定し、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であれば、正常であると判定する判定部とを備えるエレベータ異常診断装置。 A waveform analysis unit that inputs sound and vibration waveform data detected in an elevator car and generates analysis data obtained by analyzing the waveform data;
A multidimensional data generation unit that generates multidimensional data in which the analysis data generated by the waveform analysis unit for the elevator is associated with the specification data related to the elevator to be diagnosed;
A reference space composed of multidimensional data in which analysis data of sound and vibration in the elevator is associated with specification data of an elevator having no abnormality, and multidimensional data generated by the multidimensional data generation unit A Mahalanobis distance calculator for calculating the Mahalanobis distance;
Comparing the Mahalanobis distance calculated by the Mahalanobis distance calculation unit with a predetermined threshold value, it is determined that the elevator is abnormal when the Mahalanobis distance is greater than the threshold value, and the Mahalanobis distance is equal to or less than the threshold value. If it is, an elevator abnormality diagnosis apparatus provided with the determination part determined to be normal. エレベータのかごで発生した音の波形データを採取する集音部と、
前記かごで発生した振動の波形データを検出する振動加速度検出部と、
前記診断対象のエレベータに関する仕様データおよび前記基準空間を記憶する保守管理データベースとデータ通信を行う通信部とを備え、
前記多次元データ生成部は、前記通信部を介して、前記保守管理データベースから前記診断対象のエレベータに関する仕様データを取得し、
前記マハラノビス距離算出部は、前記通信部を介して、前記保守管理データベースから前記基準空間を取得することを特徴とする請求項１記載のエレベータ異常診断装置。 A sound collection unit for collecting waveform data of sounds generated in the elevator car;
A vibration acceleration detector for detecting waveform data of vibration generated in the car;
A communication unit that performs data communication with a maintenance management database that stores specification data about the elevator to be diagnosed and the reference space;
The multi-dimensional data generation unit acquires specification data relating to the diagnosis target elevator from the maintenance management database via the communication unit,
The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1, wherein the Mahalanobis distance calculation unit acquires the reference space from the maintenance management database via the communication unit. 前記仕様データは、診断対象のエレベータにおける階床数、定員、定格速度、最高速度、各滑車径、昇降行程、レール長、ロープ長、ロープ本数、かご質量、カウンタ質量、かご容量であることを特徴とする請求項１または請求項２記載のエレベータ異常診断装置。   The specification data includes the number of floors, capacity, rated speed, maximum speed, pulley diameter, lifting stroke, rail length, rope length, number of ropes, car mass, counter mass, and car capacity in the elevator to be diagnosed. The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that 前記波形分析部は、前記エレベータのかごで検出された振動の波形データから振動振幅値と前記かごの走行速度、および前記エレベータのかごで検出された音の波形データから指定した周波数帯域ごとの周波数強度の最大値と平均値を算出し、これら算出結果を要素とする行列を分析データとして生成することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のエレベータ異常診断装置。   The waveform analysis unit includes a vibration amplitude value and a running speed of the car from the vibration waveform data detected in the elevator car, and a frequency for each frequency band specified from the sound waveform data detected in the elevator car. The elevator abnormality diagnosis apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein a maximum value and an average value of the intensity are calculated, and a matrix having these calculation results as elements is generated as analysis data. . 前記判定部は、前回から今回の診断までの経過時間と、前記マハラノビス距離算出部により算出された前回と今回のマハラノビス距離の差を用いて、前回と今回のマハラノビス距離の単位時間に対する変化量を算出し、当該変化量で今回のマハラノビス距離を増加させた場合のマハラノビス距離が前記閾値より大きくなるまでの経過時間を算出して、現在時刻に当該経過時間を加算した期日を次回の点検すべき日とすることを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載のエレベータ異常診断装置。   The determination unit uses the elapsed time from the previous to the current diagnosis and the difference between the previous and current Mahalanobis distances calculated by the Mahalanobis distance calculation unit to calculate the amount of change of the previous and current Mahalanobis distances per unit time. Calculate and calculate the elapsed time until the Mahalanobis distance increases above the threshold when the current Mahalanobis distance is increased by the amount of change, and the next date should be checked by adding the elapsed time to the current time The elevator abnormality diagnosis device according to any one of claims 1 to 4, wherein the elevator abnormality diagnosis device is a day.
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