JP4744826B2 - Elevator abnormality diagnosis device - Google Patents

Elevator abnormality diagnosis device Download PDF

Info

Publication number
JP4744826B2
JP4744826B2 JP2004238486A JP2004238486A JP4744826B2 JP 4744826 B2 JP4744826 B2 JP 4744826B2 JP 2004238486 A JP2004238486 A JP 2004238486A JP 2004238486 A JP2004238486 A JP 2004238486A JP 4744826 B2 JP4744826 B2 JP 4744826B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
frequency
elevator
information
value
spectrum data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2004238486A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2006056635A (en
Inventor
善昭 藤田
賢三 殿城
正樹 櫻井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Elevator and Building Systems Corp
Original Assignee
Toshiba Elevator Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Elevator Co Ltd filed Critical Toshiba Elevator Co Ltd
Priority to JP2004238486A priority Critical patent/JP4744826B2/en
Priority to MYPI20053774 priority patent/MY149247A/en
Priority to PCT/JP2005/015174 priority patent/WO2006019167A1/en
Priority to CNA2005800264884A priority patent/CN1993285A/en
Publication of JP2006056635A publication Critical patent/JP2006056635A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4744826B2 publication Critical patent/JP4744826B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
    • B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
    • B66B5/0018—Devices monitoring the operating condition of the elevator system
    • B66B5/0025—Devices monitoring the operating condition of the elevator system for maintenance or repair

Landscapes

  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
  • Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)

Description

本発明は、エレベータの各種装置に異常が発生しているか否かを診断するエレベータの異常診断装置に関する。   The present invention relates to an elevator abnormality diagnosis apparatus that diagnoses whether or not an abnormality has occurred in various elevator apparatuses.

従来、エレベータの運転中において騒音や振動が生じるなどにより乗り心地が悪くなった場合、利用客に不快感や不安感を与えてしまう恐れがある為、エレベータの運転時の騒音や乗り心地振動は常に低い状態に維持しておく必要がある。   Conventionally, if the ride quality deteriorates due to noise or vibration during the operation of the elevator, there is a risk of discomfort or anxiety to the passenger. It must always be kept low.

この騒音や乗り心地振動は、昇降動作させる巻上機やその制御装置の電気的特性、あるいは、案内用のガイドレールの固定状態や据付け精度、構造部品の機械的特性などに大きく依存することが知られている。   This noise and ride comfort vibrations may greatly depend on the electrical characteristics of the hoisting machine that moves up and down and its control device, the fixed state of the guide rails for guide and installation accuracy, the mechanical characteristics of structural parts, etc. Are known.

従来、エレベータの運転時の騒音や乗り心地振動は、エレベータの据付け完了時と、その後の定期的な保守点検時に、熟練した技術者が騒音計や振動計を用いて騒音や乗り心地振動を計測し、これらの騒音や振動が正常か異常かを判定していた。しかし、この判定方法では、経験が少ない技術者や保守技術に精通していない技術者の場合、計測手法やデータの判断の違いにより、判定結果が異なってしまうことがある。このため、エレベータの騒音や乗り心地振動を測定して、この測定した騒音や振動に基づいてエレベータが正常であるか異常であるかを診断する異常診断装置が考えられている（例えば特許文献１参照）。   Conventionally, the noise and ride comfort vibration during elevator operation are measured by a skilled engineer using a sound level meter and vibration meter at the time of elevator installation completion and subsequent periodic maintenance and inspection. However, it is determined whether the noise and vibration are normal or abnormal. However, in this determination method, the determination result may be different depending on the measurement method or the determination of data for an engineer with little experience or an engineer who is not familiar with maintenance technology. For this reason, an abnormality diagnosis device that measures the noise and vibration of the elevator and diagnoses whether the elevator is normal or abnormal based on the measured noise and vibration is considered (for example, Patent Document 1). reference).

このような異常診断装置では、エレベータの走行時の乗り心地振動や騒音を検出して、この検出出力に対するフーリエ変換による周波数分析を行ない、この分析結果に基づいてエレベータの各種装置のうち異常が発生した部位の特定を行なっている。
特開平１１−９２０４９号公報 In such an abnormality diagnosis device, riding comfort vibration and noise during the traveling of the elevator are detected, frequency analysis is performed on the detected output by Fourier transform, and an abnormality occurs in various elevator devices based on the analysis result. The specified part is identified.
Japanese Patent Laid-Open No. 11-92049

しかし、エレベータの運転速度が急激に変化する加減速時、つまり速度の非定常状態において前述したフーリエ変換を行なっても、時々刻々と変化するスペクトルを精度よく求めることはできない。このため、サンプリングによるデータの欠如や精度の誤差が生じ、的確な周波数情報を得る事が困難となり、エレベータの異常診断による異常部位の特定結果に差が生じる場合がある。   However, even if the above-described Fourier transform is performed at the time of acceleration / deceleration in which the operation speed of the elevator changes rapidly, that is, in an unsteady state of the speed, a spectrum that changes every moment cannot be obtained with high accuracy. For this reason, lack of data due to sampling and an error in accuracy occur, making it difficult to obtain accurate frequency information, and there may be a difference in the result of specifying an abnormal part by an abnormality diagnosis of an elevator.

また、フーリエ変換による周波数分析により得られた関数は、周波数座標のみの１次元関数である。つまり昇降路内での乗りかご位置が加味されておらず、時間依存性が判定できない。このような場合でも、熟練した技術者であれば、フーリエ変換による周波数分析により得られた分析結果をもとに異常部位を判定することができるが、経験が少ない技術者の場合には、フーリエ変換による周波数分析により得られた分析結果を用いてエレベータの異常部位を判定することは困難であった。   A function obtained by frequency analysis by Fourier transform is a one-dimensional function having only frequency coordinates. That is, the car position in the hoistway is not taken into consideration, and time dependency cannot be determined. Even in such a case, a skilled engineer can determine an abnormal site based on the analysis result obtained by frequency analysis by Fourier transform. It was difficult to determine the abnormal part of the elevator using the analysis result obtained by frequency analysis by conversion.

そこで、本発明の目的は、熟練した技術者でなくとも、エレベータの異常状態を的確かつ容易に診断する事が可能なエレベータの異常診断装置を提供することにある。   SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide an elevator abnormality diagnosis device capable of accurately and easily diagnosing an abnormal condition of an elevator without being a skilled engineer.

すなわち、本発明に係わるエレベータの異常診断装置は、エレベータの各種装置のうちいずれかに関わる振動加速度および騒音のうちいずれかの振幅値を検出する検出手段と、エレベータおよびその走行に関わる各種情報を入力する情報入力手段と、前記検出手段による検出出力に対するウェーブレット変換演算を行なうことで、ウェーブレットスペクトラムデータを生成するウェーブレット変換演算手段と、前記ウェーブレット変換演算手段により生成されたウェーブレットスペクトラムデータを分析して、このウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値のうち予め定められた許容基準値を超えた振幅値の座標と関わる座標の値を抽出する抽出手段と、前記情報入力手段により入力された各種情報をもとに、前記ウェーブレットスペクトラムデータ中の所定の種別の座標上の値および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振幅値の許容基準値が存在する前記所定の種別の座標上の値および周波数の組合せの情報と、該当する前記所定の種別の座標上の値および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位の情報とを対応付けて記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された情報と前記抽出手段により抽出された情報とを照合することで前記エレベータにおける異常部位を判定する異常診断手段とを備えたことを特徴とする。 That is, the elevator abnormality diagnosis device according to the present invention includes a detecting means for detecting any amplitude value of vibration acceleration and noise related to any of the various devices of the elevator, and various information related to the elevator and its traveling. An information input means for inputting, a wavelet transform operation for generating wavelet spectrum data by performing a wavelet transform operation on the detection output by the detection means, and analyzing the wavelet spectrum data generated by the wavelet transform operation means The extraction means for extracting the coordinate value related to the coordinate of the amplitude value exceeding the predetermined allowable reference value among the amplitude values represented by the wavelet spectrum data, and various information input by the information input means Based on the wavelet Among the combinations of the values on the predetermined type of coordinates in the spectrum data and the frequencies on the frequency coordinates, information on the combination of the values on the predetermined type of coordinates and the frequency reference on the predetermined type where the allowable reference value of the amplitude value exists, Storage means for storing the corresponding value on the predetermined type of coordinates and the information on the part that is assumed to be abnormal when the amplitude value exceeding the allowable reference value is found in the frequency, and the storage means And an abnormality diagnosing means for determining an abnormal part in the elevator by collating the information stored in the information with the information extracted by the extracting means .

本発明に係わるエレベータの異常診断装置では、振動加速度および騒音のうちいずれかの振幅値の検出出力に対するウェーブレット変換演算を行なうことでウェーブレットスペクトラムデータを生成し、このデータで表される振幅値の大小に基づいてエレベータの異常の有無を診断するので、例えば、時間座標と周波数座標とを共に有するウェーブレットスペクトラムデータを生成すれば、時間経過にともなう各周波数の振幅値の大小をもとにして、エレベータの異常の有無の診断が行なえる。よって、熟練した技術者でなくとも、エレベータの各種装置に異常が発生しているか否かを容易に知ることができる。   In the elevator abnormality diagnosis device according to the present invention, wavelet spectrum data is generated by performing wavelet transform operation on the detection output of any amplitude value of vibration acceleration and noise, and the magnitude of the amplitude value represented by this data is increased or decreased. Therefore, for example, if wavelet spectrum data having both time coordinates and frequency coordinates is generated, the elevator is based on the magnitude of the amplitude value of each frequency over time. Diagnosis of the presence or absence of abnormalities can be made. Therefore, even if it is not a skilled engineer, it can be known easily whether abnormality has generate | occur | produced in the various apparatuses of an elevator.

以下図面により本発明の実施形態について説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の構成例を示すブロック図である。 (First embodiment)
First, a first embodiment of the present invention will be described.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an elevator abnormality diagnosis apparatus according to the first embodiment of the present invention.

図１に示すように、本発明の第１の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置は、振動加速度センサ１、騒音センサ２、フィルタ３、増幅器４、Ａ／Ｄ変換器５、データ記録部６、日時入力部７を有する。   As shown in FIG. 1, the elevator abnormality diagnosis apparatus according to the first embodiment of the present invention includes a vibration acceleration sensor 1, a noise sensor 2, a filter 3, an amplifier 4, an A / D converter 5, and a data recording unit. 6 and a date and time input unit 7.

振動加速度センサ１は、エレベータの乗りかご（図示せず）の運転時の乗り心地振動の振幅値、または、エレベータの動力装置である巻き上げ機（図示せず）の振動の振幅値を検出し、この値の情報を含んだアナログ信号を出力する。   The vibration acceleration sensor 1 detects an amplitude value of ride comfort vibration during operation of an elevator car (not shown) or an amplitude value of vibration of a hoisting machine (not shown) that is a power device of the elevator, An analog signal including this value information is output.

騒音センサ２は、乗りかごの昇降時の騒音を検出し、この値の情報を含んだアナログ信号を出力する。また、フィルタ３は、振動加速度センサ１および騒音センサ２のいずれかからのアナログ信号を入力して、この信号のうち、所定の周波数帯域成分のみを通過させる。増幅器４はフィルタ３からの入力信号を増幅する。   The noise sensor 2 detects noise when the car is moving up and down, and outputs an analog signal including this value information. The filter 3 receives an analog signal from either the vibration acceleration sensor 1 or the noise sensor 2 and passes only a predetermined frequency band component of the signal. The amplifier 4 amplifies the input signal from the filter 3.

Ａ／Ｄ変換器５は、増幅器４から入力したアナログ信号を所定時間ごとにサンプリングすることで、アナログ−ディジタル変換を行なう。データ記録部６はＡ／Ｄ変換器５からのディジタルデータを記録する。日時入力部７は、図示しないタイマにより現在の日付および時刻を計時し、この計時したデータをデータ記録部６に出力する。   The A / D converter 5 performs analog-digital conversion by sampling the analog signal input from the amplifier 4 every predetermined time. The data recording unit 6 records the digital data from the A / D converter 5. The date and time input unit 7 measures the current date and time with a timer (not shown), and outputs the measured data to the data recording unit 6.

また、図１に示した異常診断装置は、ウェーブレット変換演算部８、異常診断部９、基本情報入力部１０、診断データベース部１１および表示部１２をさらに有する。前述したデータ記録部６はウェーブレット変換演算部８と接続される。ウェーブレット変換演算部８は異常診断部９を介して表示部１２と接続される。基本情報入力部１０は診断データベース部１１を介して異常診断部９と接続される。診断データベース部１１の機能については後述する。   The abnormality diagnosis apparatus shown in FIG. 1 further includes a wavelet transform calculation unit 8, an abnormality diagnosis unit 9, a basic information input unit 10, a diagnosis database unit 11, and a display unit 12. The data recording unit 6 described above is connected to the wavelet transform calculation unit 8. The wavelet transform calculation unit 8 is connected to the display unit 12 via the abnormality diagnosis unit 9. The basic information input unit 10 is connected to the abnormality diagnosis unit 9 via the diagnosis database unit 11. The function of the diagnosis database unit 11 will be described later.

ウェーブレット変換演算部８は、入力データである時間関数に対するウェーブレット変換の演算を行なって、ウェーブレットスペクトラムデータを生成する。第１の実施形態では、ウェーブレット変換演算部８は、時間座標と周波数座標を含んだウェーブレットスペクトラムデータを生成する。時間座標は、エレベータの昇降開始からの経過時間の座標である。   The wavelet transform operation unit 8 performs wavelet transform operation on the time function that is input data to generate wavelet spectrum data. In the first embodiment, the wavelet transform calculation unit 8 generates wavelet spectrum data including time coordinates and frequency coordinates. The time coordinate is a coordinate of an elapsed time from the start of elevator lift.

異常診断部９は、ウェーブレット変換演算部８により生成したウェーブレットスペクトラムデータに、エレベータの異常な振動や騒音を示す成分が含まれているか否かを判定する機能を有する。異常な振動や騒音を示す成分とは、ウェーブレットスペクトラムデータで表される振動や騒音の振幅値のうち、予め定められた許容基準値を超えた振幅値である。許容基準値は、例えば乗客が不安を感じる、または不快に感じる振動や騒音の値である。   The abnormality diagnosis unit 9 has a function of determining whether the wavelet spectrum data generated by the wavelet transform calculation unit 8 includes a component indicating abnormal vibration or noise of the elevator. The component indicating abnormal vibration or noise is an amplitude value exceeding a predetermined allowable reference value among the amplitude values of vibration and noise represented by the wavelet spectrum data. The allowable reference value is, for example, a value of vibration or noise that a passenger feels uneasy or feels uncomfortable.

また、異常診断部９は、エレベータの異常な振動や騒音を示す成分がウェーブレットスペクトラムデータに含まれている、つまり、エレベータの各種装置に異常が発生していると判定した場合に、当該異常の発生部位を判定する機能をさらに有する。異常の発生部位とは、例えば乗客が不安を感じる、または不快に感じる振動や騒音の原因となっている部位である。異常の発生部位は単一の箇所である場合もあれば複数の箇所である場合もある。   In addition, when the abnormality diagnosis unit 9 determines that a component indicating abnormal vibration or noise of the elevator is included in the wavelet spectrum data, that is, abnormality has occurred in various devices of the elevator, the abnormality diagnosis unit 9 It further has a function of determining an occurrence site. An abnormality occurrence site is a site that causes vibrations and noise that cause passengers to feel uneasy or uncomfortable, for example. The site where the abnormality occurs may be a single location or a plurality of locations.

基本情報入力部１０は、エレベータの乗りかごの形状、乗りかごの重量、定格速度、昇降路の高さ、および、巻上機の回転周波数などの、エレベータおよびその走行に関する各種情報（基本情報）の入力を受け付けて、これを診断データベース部１１に出力する。
表示部１２は、異常診断部９による異常有無およびその発生部位の判定結果を報知する。具体的には、表示部１２は、前述した判定結果を例えばメッセージなどの形式で表示する。
The basic information input unit 10 is a variety of information (basic information) related to the elevator and its travel, such as elevator car shape, car weight, rated speed, hoistway height, and hoisting machine rotation frequency. Is output to the diagnostic database unit 11.
The display unit 12 notifies the presence / absence of abnormality and the determination result of the occurrence site by the abnormality diagnosis unit 9 . Specifically, the display unit 12 displays the determination result described above in a format such as a message.

図２は、図１に示した異常診断装置の一部の詳細な構成例を示すブロック図である。図２に示すように、異常診断部９は、特徴量判定部１４および異常部位判定部１５を有する。特徴量判定部１４および異常部位判定部１５の機能については後述する。   FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration example of a part of the abnormality diagnosis apparatus shown in FIG. As shown in FIG. 2, the abnormality diagnosis unit 9 includes a feature amount determination unit 14 and an abnormal site determination unit 15. The functions of the feature amount determination unit 14 and the abnormal part determination unit 15 will be described later.

また、診断データベース部１１は、基本情報入力部１０からの情報を入力し、この入力した情報の種別をもとに、異常部位データベース（図３参照）を記憶する。この異常部位データベースでは、ウェーブレットスペクトラムデータ中の時間座標上の各時刻および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振動や騒音の振幅値の許容基準値が存在する時刻および周波数の組合せの情報と、該当する時刻および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位（例えば巻き上げ機）の情報とが対応付けられる。許容基準値とは、エレベータの各種装置に異常が発生していると判断すべき振幅値の下限値である。   Further, the diagnosis database unit 11 inputs information from the basic information input unit 10 and stores an abnormal site database (see FIG. 3) based on the type of the input information. In this abnormal part database, among the combinations of each time on the time coordinate and each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data, information on the combination of time and frequency at which an allowable reference value of the amplitude value of vibration or noise exists , Information on a part (for example, a hoisting machine) that is assumed to be an abnormal part when an amplitude value exceeding an allowable reference value is found at the corresponding time and frequency is associated. The allowable reference value is a lower limit value of an amplitude value that should be determined that an abnormality has occurred in various elevator devices.

次に、図１および図２に示した構成の異常診断装置の処理動作について説明する。ここでは、振動加速度センサ１による検出結果にしたがって、エレベータの異常発生部位の有無、および、その異常発生部位を判定するまでの処理動作について説明するが、騒音センサ２による検出結果にしたがって、エレベータの異常発生部位の有無およびその異常発生部位を判定するまでの処理動作も同様である。   Next, the processing operation of the abnormality diagnosis apparatus configured as shown in FIGS. 1 and 2 will be described. Here, according to the detection result by the vibration acceleration sensor 1, the presence / absence of an abnormality occurrence part of the elevator and the processing operation until determining the abnormality occurrence part will be described, but according to the detection result by the noise sensor 2, The processing operation until the presence / absence of the abnormality occurrence site and the determination of the abnormality occurrence site is the same.

まず、前述したように、振動加速度センサ１は、乗りかごの運転時の乗り心地振動、または、動力装置（巻き上げ機）の振動の振幅値を逐次検出して、この振幅値の情報を含むアナログ信号をフィルタ３に出力する。   First, as described above, the vibration acceleration sensor 1 sequentially detects an amplitude value of a ride comfort vibration during driving of a car or a vibration of a power unit (winding machine) and includes an analog value information. The signal is output to the filter 3.

フィルタ３は、振動加速度センサ１からのアナログ信号のうち、予め定められた周波数帯域の成分のみを通過させて増幅器４に出力する。増幅器４は、フィルタ３からの入力信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換器５は、増幅器４からの入力信号をアナログ−ディジタル変換し、このディジタル変換されたデータを時間特性のデータとしてデータ記録部６に出力する。データ記録部６はＡ／Ｄ変換器５からのデータを入力してこれを振動振幅値の時間特性のデータとして記録する。   The filter 3 passes only a predetermined frequency band component of the analog signal from the vibration acceleration sensor 1 and outputs it to the amplifier 4. The amplifier 4 amplifies the input signal from the filter 3. The A / D converter 5 performs analog-digital conversion on the input signal from the amplifier 4 and outputs the digitally converted data to the data recording unit 6 as time characteristic data. The data recording unit 6 receives data from the A / D converter 5 and records it as data of time characteristics of vibration amplitude values.

データ記録部６に入力されたデータはウェーブレット変換演算部８に出力される。ウェーブレット変換演算部８は、データ記録部６から入力した振動振幅値の時間特性の信号に対するウェーブレット変換の演算を行なうことで、周波数座標と時間座標を含む、振動振幅値のウェーブレットスペクトラムデータを生成する。   The data input to the data recording unit 6 is output to the wavelet transform calculation unit 8. The wavelet transform calculation unit 8 generates wavelet spectrum data of vibration amplitude values including frequency coordinates and time coordinates by performing wavelet transform calculation on the time characteristic signal of vibration amplitude values input from the data recording unit 6. .

このウェーブレットスペクトラムデータｗｔ（ａ，ｂ）は以下の式（１）にしたがって計算される。

Figure 0004744826
The wavelet spectrum data wt (a, b) is calculated according to the following equation (1).
Figure 0004744826

式（１）における“ｘ（ｔ）”は振動の時間特性のデータであり、“ａ”は角周波数ωの逆数で、“ｂ”は時刻ｔである。このように生成されたウェーブレットスペクトラムデータ（周波数−時刻）は異常診断部９に出力される。また、診断データベース部１１からは、基本情報入力部１０からのエレベータの基本情報に基づいて前述のように記憶した異常部位データベースに関する情報を異常診断部９の異常部位判定部１５に出力する。   In the equation (1), “x (t)” is data of the time characteristic of vibration, “a” is the reciprocal of the angular frequency ω, and “b” is the time t. The wavelet spectrum data (frequency-time) generated in this way is output to the abnormality diagnosis unit 9. Further, the diagnosis database unit 11 outputs information on the abnormal site database stored as described above based on the elevator basic information from the basic information input unit 10 to the abnormal site determination unit 15 of the abnormality diagnosis unit 9.

特徴量判定部１４は、まず、ウェーブレット変換演算部８からのウェーブレットスペクトラムデータ中で表される振幅値、つまり、ウェーブレットスペクトラムデータ中の時間座標上の各時刻および周波数座標上の各周波数における振幅値を検出する。次に、特徴量判定部１４は、検出した振幅値のうち、前述した許容基準値を超える振幅値がみられる時刻および周波数の組合せ（座標値）の情報を、エレベータの異常発生部位判定のための特徴量データとして抽出し、これを異常部位判定部１５に出力する。例えば、ウェーブレットスペクトラムデータ中の座標値“時刻ｔ１−周波数ｆ１”と関わる振幅値が許容基準値を超えていた場合には、座標値“時刻ｔ１−周波数ｆ１”が特徴量データとなる。   The feature quantity determination unit 14 firstly determines the amplitude value represented in the wavelet spectrum data from the wavelet transform calculation unit 8, that is, the amplitude value at each time on the time coordinate and each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data. Is detected. Next, the feature amount determination unit 14 uses information on a combination (coordinate value) of time and frequency at which an amplitude value exceeding the above-described allowable reference value among the detected amplitude values is determined for determining an abnormal site of the elevator. Is extracted as feature amount data, and this is output to the abnormal region determination unit 15. For example, when the amplitude value related to the coordinate value “time t1−frequency f1” in the wavelet spectrum data exceeds the allowable reference value, the coordinate value “time t1−frequency f1” becomes the feature amount data.

異常部位判定部１５は、特徴量判定部１４から入力した特徴量データにおける時刻及び周波数の組合せの情報と、診断データベース部１１から入力した異常部位データベースの情報における各々の時刻及び周波数の組合せの情報とを照合して、異常部位データベースの情報における時刻および周波数の組合せの情報のうち、特徴量判定部１４からの特徴量データにおける座標値である時刻および周波数の組合せと同じ組合せの情報を抽出する。   The abnormal part determination unit 15 includes information on a combination of time and frequency in the feature amount data input from the feature amount determination unit 14 and information on a combination of each time and frequency in the information on the abnormal part database input from the diagnosis database unit 11. Are extracted from the information on the combination of time and frequency in the information on the abnormal part database, and information on the same combination as the combination of time and frequency that is the coordinate value in the feature amount data from the feature amount determination unit 14 is extracted. .

そして、異常部位判定部１５は、前述のように抽出した時刻および周波数の組合せの情報と対応付けられる異常発生部位の情報を異常部位データベースから抽出し、この異常発生部位の情報の表示を指示するための制御信号を表示部１２に出力する。   Then, the abnormal part determination unit 15 extracts the information on the abnormal part associated with the information on the combination of the time and frequency extracted as described above from the abnormal part database, and instructs the display of the information on the abnormal part. The control signal is output to the display unit 12.

これにより、異常発生部位の情報が例えばメッセージ（「加速中の巻き上げ機の回転に異常の疑いがあります」等）などの形式で表示部１２に表示出力される。よって、エレベータの点検作業者は、エレベータの各部位のうち異常の疑いがある部位の情報を的確かつ容易に把握することができる。   As a result, the information on the site where the abnormality has occurred is displayed and output on the display unit 12 in a format such as a message (“There is a suspicion of abnormality in the rotation of the winding machine during acceleration”). Therefore, an elevator inspection operator can accurately and easily grasp information on a part suspected of abnormality among the parts of the elevator.

また、特徴量判定部１４による振幅値の検出の結果、ウェーブレットスペクトラムデータ中で表される振幅値のうち、前述した許容基準値より低い値である標準値を超える振幅値がみられた場合で、かつ、この振幅値の発生時の時刻と周波数の組合せが、異常部位データベース（図３参照）中の時刻と周波数の組合せと一致するか否かを判別する機能を異常診断部９が有してもよい。このような条件を満たしている場合には、異常診断部９は、一致した時刻および周波数の組合せと対応付けられた異常部位の情報を、異常部位判定部１５により異常部位データベースから抽出して、この異常部位の情報を、調整不良の部位、つまり、異常の前兆が見られる部位の情報として、メッセージなどの形式で表示部１２に表示させる。   Further, as a result of detection of the amplitude value by the feature amount determination unit 14, an amplitude value exceeding the standard value, which is lower than the above-described allowable reference value, is found among the amplitude values represented in the wavelet spectrum data. In addition, the abnormality diagnosis unit 9 has a function of determining whether or not the combination of the time and frequency when the amplitude value is generated matches the combination of the time and frequency in the abnormal part database (see FIG. 3). May be. When such a condition is satisfied, the abnormality diagnosis unit 9 extracts the information on the abnormal part associated with the matched time and frequency combination from the abnormal part database by the abnormal part determination unit 15, This abnormal part information is displayed on the display unit 12 in the form of a message or the like as information on a poorly adjusted part, that is, a part where a sign of abnormality is seen.

調整不良の部位とは、異常な振動、つまり、乗客に不安を与える、または不快を感じさせる振動の前兆となる振動の原因となる部位である。異常な振動の前兆となる振動は、乗客に不安を与える、または不安を感じさせることがない程度の振動である。   The poorly adjusted part is a part that causes abnormal vibration, that is, a vibration that is a precursor of vibration that causes passengers to feel uneasy or feel uncomfortable. The vibration that is a precursor of abnormal vibration is vibration that does not cause the passenger to feel anxiety or feel anxiety.

これにより、エレベータの各部位のうち、対策を施さない状態のまま放置した場合に異常な振動などを引き起こす可能性のある部位を容易に把握することができるので、この時点で修繕などの対策を施すようにすれば、乗客に不安を与える、または不快を感じさせる振動を未然に防ぐことができる。   As a result, it is possible to easily grasp the parts of the elevator that may cause abnormal vibrations when left in a state where no measures are taken. If applied, vibrations that give passengers anxiety or feel uncomfortable can be prevented.

また、特徴量判定部１４による振幅値の検出の結果、ウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値のうち、前述した許容基準値と比較して低い値である標準値（第２の許容基準値）を超える振幅値がみられるか否かを判別する機能を異常診断部９が有してもよい。   In addition, as a result of detection of the amplitude value by the feature amount determination unit 14, a standard value (second allowable reference value) that is lower than the above-described allowable reference value among the amplitude values represented by the wavelet spectrum data. The abnormality diagnosing unit 9 may have a function of determining whether or not an amplitude value exceeding 1 is observed.

このような条件を満たしている、つまり標準値を超える振幅値がみられた場合には、異常診断部９は、前述した異常部位や調整不良の部位の情報を示すメッセージの代わりに、例えば、振動加速度センサ１による振動振幅値の再検出、および、この振動振幅値の再検出にともなった、異常診断部９による異常部位の再度の判定を指示する旨のメッセージを表示部１２に表示させる。再度の判定を行なった際の判定結果が当初の判定結果と同じであれば、この判定結果の信頼性は向上することになる。これにより、作業者に対して異常部位の診断をより正確に行なうよう促すことができる。   When such conditions are satisfied, that is, when an amplitude value exceeding the standard value is seen, the abnormality diagnosis unit 9 uses, for example, a message indicating information on the abnormal part or the poorly adjusted part described above, for example, The display unit 12 displays a message for instructing the re-detection of the vibration amplitude value by the vibration acceleration sensor 1 and the re-detection of the abnormal part by the abnormality diagnosis unit 9 accompanying the re-detection of the vibration amplitude value. If the determination result when the determination is performed again is the same as the initial determination result, the reliability of the determination result is improved. Thereby, it is possible to prompt the worker to diagnose the abnormal site more accurately.

また、特徴量判定部１４による振幅値の検出の結果、許容基準値（または標準値）を超えた振幅値がウェーブレットスペクトラムデータ中に存在したが、異常部位判定部１５による照合の結果、許容基準値（または標準値）を超えた振幅値がみられた時刻と周波数と同一の組合せが異常部位データベース中に存在しない場合、つまり異常な振動がみられたにも関わらず、異常部位の特定ができない場合がある。この場合には、異常診断部９は、前述のように生成したウェーブレットスペクトラムデータ自体が正常なデータでない可能性があるとみなし、検出元のセンサの不良、あるいは、センサによる誤計測の疑いがある旨のメッセージ、および、再計測を促すメッセージを表示部１２に表示させるようにしてもよい。これにより、エレベータの異常診断装置の診断精度に問題がある可能性がある場合に、これを容易に把握することができる。   Further, as a result of detection of the amplitude value by the feature amount determination unit 14, an amplitude value exceeding the allowable reference value (or standard value) was present in the wavelet spectrum data. If the same combination of time and frequency when an amplitude value exceeding the value (or standard value) is found does not exist in the abnormal part database, that is, although abnormal vibration is seen, the abnormal part is identified. There are cases where it is not possible. In this case, the abnormality diagnosis unit 9 considers that the wavelet spectrum data generated as described above may not be normal data, and there is a possibility that the detection source sensor is defective or erroneous measurement by the sensor. A message to that effect and a message prompting remeasurement may be displayed on the display unit 12. Thereby, when there exists a possibility that there exists a problem in the diagnostic accuracy of the abnormality diagnosis apparatus of an elevator, this can be grasped | ascertained easily.

また、本実施形態にしたがった異常診断装置は、前述のように生成したウェーブレットスペクトラムデータと異常部位データベースとに基づいてエレベータの各種装置の異常の有無の判定を行なう代わりに、振幅値の経年変化による変動率をもとに、異常部位を判定してもよい。具体的には、異常診断装置は、振動や騒音の時間特性データが生成されるたびに、このデータを、測定日時を示すデータと対応付けた上で、この測定日時毎のウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値の経年変化による変動率をもとに、異常部位を判定する。   In addition, the abnormality diagnosis device according to the present embodiment, instead of determining whether there is an abnormality in various devices of the elevator based on the wavelet spectrum data and the abnormal part database generated as described above, the secular change of the amplitude value An abnormal site may be determined on the basis of the fluctuation rate. Specifically, every time vibration or noise time characteristic data is generated, the abnormality diagnosis apparatus associates this data with data indicating the measurement date and time, and displays it as wavelet spectrum data for each measurement date and time. The abnormal part is determined based on the fluctuation rate due to the secular change of the amplitude value.

具体的には、前述した振動加速度センサ１や騒音センサ２は振動や騒音の振幅値を常時検出しており、Ａ／Ｄ変換器５から出力される時間特性のデータは常に更新されている。そして、データ記録部６は、日時入力部７からのデータで示される日時が予め定められた日時になるたびに、この日時のデータを測定日時データとしてＡ／Ｄ変換器５からの時間特性のデータと対応付ける。対応付け対象の日時は特に限定されるものではなく、例えば２４時間ごとであってもよいし、あるいは一ヶ月おきであってもよい。   Specifically, the vibration acceleration sensor 1 and the noise sensor 2 described above constantly detect the amplitude values of vibration and noise, and the time characteristic data output from the A / D converter 5 is constantly updated. Then, every time the date indicated by the data from the date / time input unit 7 becomes a predetermined date / time, the data recording unit 6 uses the date / time data as measurement date / time data of the time characteristics from the A / D converter 5. Associate with data. The date and time of association is not particularly limited, and may be every 24 hours, for example, or every other month.

前述した、測定日時データが対応付けられた時間特性のデータはウェーブレット変換演算部８によりウェーブレットスペクトラムデータに順次変換されて、測定日時データが対応付けられたウェーブレットスペクトラムデータとして異常診断部９に出力される。異常診断部９ではウェーブレット変換演算部８からのウェーブレットスペクトラムデータを測定日時にしたがってソートする。   The time characteristic data associated with the measurement date / time data is sequentially converted into wavelet spectrum data by the wavelet transform operation unit 8 and output to the abnormality diagnosis unit 9 as wavelet spectrum data associated with the measurement date / time data. The The abnormality diagnosis unit 9 sorts the wavelet spectrum data from the wavelet transform calculation unit 8 according to the measurement date.

異常診断部９は、ソートされたウェーブレットスペクトラムデータをもとに、このデータ中の時間座標上の予め定めた時刻および周波数座標上の予め定めた周波数における振動振幅値の経年変化に対する変動率を計算し、この計算により得られた変動率が予め定められた正の値のしきい値を超えたか否かを判定する。経年変化にともなって振動振幅値が増加した場合には当該変動率の値は正となり、経年変化にともなって振動振幅値が減少した場合には当該変動率の値は負である。   The abnormality diagnosis unit 9 calculates a variation rate with respect to secular change of the vibration amplitude value at a predetermined time on the time coordinate and a predetermined frequency on the frequency coordinate based on the sorted wavelet spectrum data. Then, it is determined whether or not the variation rate obtained by this calculation has exceeded a predetermined positive threshold value. When the vibration amplitude value increases with aging, the value of the fluctuation rate is positive. When the vibration amplitude value decreases with time, the fluctuation rate value is negative.

異常診断部９の特徴量判定部１４は、前述のように計算した振動振幅値の変動率がしきい値を超えたと判定した場合には、振動振幅値が前述した基準値や標準値を超えているか否かに関わらず、しきい値以上の変動率による振動振幅値がみられた時刻および周波数の情報を、エレベータの異常部位特定のための特徴量データとして抽出する。   When the characteristic amount determination unit 14 of the abnormality diagnosis unit 9 determines that the fluctuation rate of the vibration amplitude value calculated as described above exceeds a threshold value, the vibration amplitude value exceeds the reference value or standard value described above. Regardless of whether or not the vehicle is traveling, information on the time and frequency at which a vibration amplitude value with a fluctuation rate equal to or greater than the threshold is observed is extracted as feature amount data for specifying an abnormal part of the elevator.

例えば、ウェーブレットスペクトラムデータ中の座標値“時刻ｔ１−周波数ｆ１”における振動振幅値の経年変化による変動率が前述したしきい値を超えた場合には、座標値“時刻ｔ１−周波数ｆ１”の情報が特徴量データとなる。そして、異常部位判定部１５により、前述のように特徴量データを異常部位データベースと照合して、異常部位の情報を取得する。   For example, when the fluctuation rate due to the secular change of the vibration amplitude value at the coordinate value “time t1−frequency f1” in the wavelet spectrum data exceeds the above-described threshold value, the information of the coordinate value “time t1−frequency f1”. Is feature data. Then, the abnormal part determination unit 15 collates the feature amount data with the abnormal part database as described above, and acquires information on the abnormal part.

異常診断部９は、この取得した異常部位を、メンテナンスや部品交換が必要な部位であるとみなし、この部位に対応する機器のメンテナンスまたは部品交換を促すメッセージ（「ロープに経年劣化の疑いがあるので、メンテナンスを行なってください」等）などを表示部１２に表示させる。これにより、経年的な劣化による機器の異常や寿命を早期かつ容易に把握することができる。   The abnormality diagnosis unit 9 regards the acquired abnormal part as a part that requires maintenance or part replacement, and prompts for maintenance or part replacement of the device corresponding to this part ("the rope is suspected of being aged over time." Therefore, please perform maintenance ”etc.) is displayed on the display unit 12. Thereby, it is possible to quickly and easily grasp the abnormality and life of the equipment due to deterioration over time.

以上述べたように、本発明の第１の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置によれば、エレベータの乗り心地振動のデータを測定し、このデータをウェーブレット変換演算してウェーブレットスペクトラムデータを計算した上で、このデータを診断データベース部１１に記憶された情報と照合して、エレベータの異常の有無および異常発生部位を的確かつ容易に把握する事ができる。よって、熟練した技術者と同等の精度のエレベータ検査が、経験が少ない技術者によっても可能となる。   As described above, according to the elevator abnormality diagnosis device according to the first embodiment of the present invention, the ride comfort vibration data of the elevator is measured, and this data is subjected to wavelet transform calculation to calculate wavelet spectrum data. In addition, by comparing this data with the information stored in the diagnosis database unit 11, it is possible to accurately and easily grasp the presence / absence of the abnormality of the elevator and the site where the abnormality has occurred. Therefore, an elevator inspection with the same accuracy as a skilled engineer can be performed by an engineer with little experience.

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、この第２の実施形態以降の各実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の構成は、図１に示される構成要素とほぼ同一であるので、重複する説明は省略する。 (Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In addition, since the structure of the abnormality diagnosis apparatus of the elevator according to each embodiment after this 2nd Embodiment is substantially the same as the component shown by FIG. 1, the overlapping description is abbreviate | omitted.

図４は、本発明の第２の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の一部の詳細な構成例を示すブロック図である。
図４に示した異常診断装置の構成は、第１の実施形態とほぼ同様である。ただし、異常診断部９は、時間座標と周波数座標に対応した異常部位判定部１５に代えて、位置座標と周波数座標に対応した異常部位判定部２１を有する。 FIG. 4 is a block diagram showing a detailed configuration example of a part of an elevator abnormality diagnosis apparatus according to the second embodiment of the present invention.
The configuration of the abnormality diagnosis apparatus shown in FIG. 4 is almost the same as that of the first embodiment. However, the abnormality diagnosis unit 9 includes an abnormal part determination unit 21 corresponding to position coordinates and frequency coordinates instead of the abnormal part determination part 15 corresponding to time coordinates and frequency coordinates.

ウェーブレット変換演算部８は、入力データに対するウェーブレット変換の演算を行なって、周波数と位置の関数からなるウェーブレットスペクトラムデータを生成する。ここでは、エレベータの最下階の乗り場に対応する位置と乗りかごの現在位置との間の距離の座標である位置座標と周波数座標を含んだウェーブレットスペクトラムデータを生成する。   The wavelet transform operation unit 8 performs wavelet transform operation on the input data to generate wavelet spectrum data composed of a function of frequency and position. Here, wavelet spectrum data including position coordinates and frequency coordinates, which are coordinates of the distance between the position corresponding to the landing on the lowest floor of the elevator and the current position of the car, is generated.

また、診断データベース部１１は、基本情報入力部１０からの情報を入力し、この入力した情報の種別をもとに、異常部位データベース（図５参照）を記憶する。この異常部位データベースでは、ウェーブレットスペクトラムデータ中の位置座標上の各位置および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振動や騒音の振幅値の許容基準値が存在する位置および周波数の組合せの情報と、該当する位置および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位（例えば巻き上げ機）の情報とが対応付けられる。   Further, the diagnosis database unit 11 inputs information from the basic information input unit 10 and stores an abnormal site database (see FIG. 5) based on the type of the input information. In this abnormal part database, among the combinations of each position on the position coordinate and each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data, information on the combination of the position and frequency where the allowable reference value of the amplitude value of vibration and noise exists. , Information on a part (for example, a hoisting machine) that is estimated to be an abnormal part when an amplitude value exceeding an allowable reference value is found at the corresponding position and frequency is associated.

次に、本発明の第２の実施形態にしたがった異常診断装置による動作について説明する。
この異常診断装置では、振動加速度センサ１や騒音センサ２による検出を行なってからデータ記録部６に対するデータ入力までの手順は第１の実施形態と同様であるが、ウェーブレット変換演算部８は、以下の式（２）にしたがってデータ記録部６からの振動や騒音のデータに対するウェーブレット変換の演算を行ない、周波数−位置からなるウェーブレットスペクトラムデータｗｔ（ａ，ｂ）を生成する。

Figure 0004744826
Next, the operation of the abnormality diagnosis device according to the second embodiment of the present invention will be described.
In this abnormality diagnosis apparatus, the procedure from the detection by the vibration acceleration sensor 1 or the noise sensor 2 to the data input to the data recording unit 6 is the same as that in the first embodiment, but the wavelet transform calculation unit 8 The wavelet transform is performed on the vibration and noise data from the data recording unit 6 according to the equation (2), and wavelet spectrum data wt (a, b) consisting of frequency-position is generated.
Figure 0004744826

例えば式（２）において、加速度データｘ（ｔ）を２階積分することにより、位置ｚを計算し、周波数−位置からなるウェーブレットスペクトラムデータｗｔ（ａ，ｂ）が計算される。このように計算されたウェーブレットスペクトラムデータ（周波数−位置）は異常診断部９に出力される。また、診断データベース部１１からは、前述のように記憶された異常部位データベースに関する情報が異常診断部９の異常部位判定部２１に出力される。   For example, in the equation (2), the acceleration data x (t) is second-order integrated to calculate the position z, and the wavelet spectrum data wt (a, b) consisting of frequency-position is calculated. The wavelet spectrum data (frequency-position) calculated in this way is output to the abnormality diagnosis unit 9. Further, from the diagnosis database unit 11, information relating to the abnormal site database stored as described above is output to the abnormal site determination unit 21 of the abnormality diagnosis unit 9.

特徴量判定部１４は、まず、ウェーブレット変換演算部８からのウェーブレットスペクトラムデータ中の周波数座標上の各周波数および位置座標上の各位置における振幅値を検出する。次に、特徴量判定部１４は、この検出した振幅値のうち許容基準値を超える振幅値がみられる周波数および位置の組合せの情報を、エレベータの異常発生部位判定のための特徴量データとして抽出し、これを異常部位判定部２１に出力する。例えば、ウェーブレットスペクトラムデータ中の“周波数ｆ１−位置ｐ１”と関わる振幅値が許容基準値を超えていた場合には、“周波数ｆ１−位置ｐ１”が特徴量データとなる。   The feature amount determination unit 14 first detects each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data from the wavelet transform calculation unit 8 and an amplitude value at each position on the position coordinate. Next, the feature amount determination unit 14 extracts information on a combination of frequency and position where an amplitude value exceeding the allowable reference value among the detected amplitude values is found as feature amount data for determining an abnormality occurrence portion of the elevator. Then, this is output to the abnormal site determination unit 21. For example, when the amplitude value related to “frequency f1−position p1” in the wavelet spectrum data exceeds the allowable reference value, “frequency f1−position p1” becomes the feature amount data.

異常部位判定部２１は、特徴量判定部１４から入力した特徴量データにおける周波数及び位置の組合せの情報と、診断データベース部１１から入力した異常部位データベースにおける周波数及び位置の組合せの情報とを照合して、異常部位データベースの情報における各周波数および位置の組合せのうち、特徴量判定部１４からの特徴量データにおける座標値である周波数および位置の組合せと同じ組合せの情報を抽出する。   The abnormal part determination unit 21 collates the information on the combination of frequency and position in the feature amount data input from the feature amount determination unit 14 with the information on the combination of frequency and position in the abnormal part database input from the diagnosis database unit 11. Thus, out of the combinations of frequencies and positions in the information of the abnormal part database, information of the same combination as the combination of the frequency and the position that is the coordinate value in the feature amount data from the feature amount determination unit 14 is extracted.

そして、異常部位判定部２１は、異常部位データベース上で前述のように抽出した、周波数および位置の組合せの情報と対応付けられる異常発生部位の情報を異常部位データベースから抽出し、この異常発生部位の情報の表示を指示するための制御信号を表示部１２に出力する。   Then, the abnormal part determination unit 21 extracts the information on the abnormal part associated with the information of the combination of the frequency and the position extracted as described above on the abnormal part database from the abnormal part database, and A control signal for instructing display of information is output to the display unit 12.

以上のように、本発明の第２の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置では、エレベータの周波数と位置の関数からなるウェーブレットスペクトラムデータを計算することでエレベータにおける異常発生部位を判定するので、エレベータの昇降行程、例えばガイドレールやワイヤロープなどの特定の位置に異常の疑いがある場合に、これを的確かつ容易に把握することができる。   As described above, in the elevator abnormality diagnosis device according to the second embodiment of the present invention, the abnormality occurrence part in the elevator is determined by calculating the wavelet spectrum data composed of the function of the elevator frequency and position. When there is a suspicion of an abnormality in a specific position of the elevator ascending / descending stroke, for example, a guide rail or a wire rope, this can be accurately and easily grasped.

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
図６は、本発明の第３の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の一部の詳細な構成例を示すブロック図である。 (Third embodiment)
Next, a third embodiment of the present invention will be described.
FIG. 6 is a block diagram showing a detailed configuration example of a part of an elevator abnormality diagnosis apparatus according to the third embodiment of the present invention.

図６に示した異常診断装置の構成は、第１の実施形態とほぼ同様である。ただし、異常診断部９は、異常部位判定部１５に代えて、速度座標および周波数座標に対応した異常部位判定部３１を有する。   The configuration of the abnormality diagnosis apparatus shown in FIG. 6 is almost the same as that of the first embodiment. However, the abnormality diagnosis unit 9 includes an abnormal part determination unit 31 corresponding to the speed coordinate and the frequency coordinate instead of the abnormal part determination unit 15.

ウェーブレット変換演算部８は、入力データに対するウェーブレット変換の演算を行なって、速度と周波数の関数からなるウェーブレットスペクトラムデータを生成する。ここでは、エレベータの乗りかごの昇降速度の座標である速度座標と周波数座標を含んだウェーブレットスペクトラムデータを生成する。   The wavelet transform operation unit 8 performs wavelet transform operation on the input data, and generates wavelet spectrum data including a function of speed and frequency. Here, wavelet spectrum data including speed coordinates and frequency coordinates, which are coordinates of the elevator car's lifting speed, is generated.

また、診断データベース部１１は、基本情報入力部１０からの情報を入力し、この入力した情報の種別をもとに、異常部位データベース（図７参照）を記憶する。この異常部位データベースでは、ウェーブレットスペクトラムデータ中の速度座標上の各速度および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振動や騒音の振幅値の許容基準値が存在する速度および周波数の組合せの情報と、該当する速度および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位（例えば巻き上げ機）の情報とが対応付けられる。   Further, the diagnosis database unit 11 inputs information from the basic information input unit 10 and stores an abnormal site database (see FIG. 7) based on the type of the input information. In this abnormal part database, among the combinations of each speed on the velocity coordinate and each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data, information on the combination of velocity and frequency at which an allowable reference value of the amplitude value of vibration and noise exists. , Information on a part (for example, a hoisting machine) that is assumed to be an abnormality occurrence part when an amplitude value exceeding an allowable reference value is observed at a corresponding speed and frequency is associated.

次に、本発明の第３の実施形態にしたがった異常診断装置による動作について説明する。
この異常診断装置では、振動加速度センサ１や騒音センサ２による検出を行なってからデータ記録部６に対するデータ入力までの手順は第１の実施形態と同様であるが、ウェーブレット変換演算部８は、前述した式（２）にしたがって、データ記録部６からの振動や騒音のデータに対するウェーブレット変換の演算を行ない、周波数−速度からなるウェーブレットスペクトラムデータｗｔ（ａ，ｂ）を生成する。 Next, the operation of the abnormality diagnosis device according to the third embodiment of the present invention will be described.
In this abnormality diagnosis apparatus, the procedure from the detection by the vibration acceleration sensor 1 and the noise sensor 2 to the data input to the data recording unit 6 is the same as that of the first embodiment, but the wavelet transform calculation unit 8 According to the equation (2), wavelet transform calculation is performed on vibration and noise data from the data recording unit 6 to generate wavelet spectrum data wt (a, b) composed of frequency-speed.

例えば式（２）において、加速度データｘ（ｔ）を１階積分することにより速度ｚを計算し、周波数−速度からなるウェーブレットスペクトラムデータｗｔ（ａ，ｂ）が計算される。このように計算されたウェーブレットスペクトラムデータ（周波数−速度）は、異常診断部９に出力される。診断データベース部１１からは、前述した異常部位データベースの情報が異常部位判定部３１に出力される。   For example, in equation (2), velocity z is calculated by first-order integrating acceleration data x (t), and wavelet spectrum data wt (a, b) consisting of frequency-velocity is calculated. The wavelet spectrum data (frequency-speed) calculated in this way is output to the abnormality diagnosis unit 9. From the diagnosis database unit 11, the information on the abnormal site database described above is output to the abnormal site determination unit 31.

特徴量判定部１４は、まず、ウェーブレット変換演算部８からのウェーブレットスペクトラムデータ中の周波数座標上の各周波数および速度座標上の各速度における振幅値を検出する。次に、特徴量判定部１４は、検出した振幅値のうち許容基準値を超える振幅値がみられる周波数および速度の組合せの情報を、エレベータの異常発生部位判定のための特徴量データとして抽出し、これを異常部位判定部３１に出力する。例えば、ウェーブレットスペクトラムデータ中の座標値“周波数ｆ１−速度ｖ１”と関わる振幅値が許容基準値を超えていた場合には、座標値“周波数ｆ１−速度ｖ１”が特徴量データとなる。   The feature amount determination unit 14 first detects the amplitude value at each frequency on the frequency coordinate and each speed on the velocity coordinate in the wavelet spectrum data from the wavelet transform calculation unit 8. Next, the feature quantity determination unit 14 extracts information on a combination of frequency and speed at which an amplitude value exceeding the allowable reference value among the detected amplitude values is found, as feature quantity data for determining an abnormal site of the elevator. This is output to the abnormal site determination unit 31. For example, when the amplitude value related to the coordinate value “frequency f1−speed v1” in the wavelet spectrum data exceeds the allowable reference value, the coordinate value “frequency f1−speed v1” becomes the feature amount data.

異常部位判定部３１は、まず、特徴量判定部１４から入力した特徴量データにおける周波数及び速度の組合せの情報と、診断データベース部１１から入力した異常部位データベースにおける周波数及び速度の組合せの情報とを照合する。次に、異常部位判定部３１は、異常部位データベースの情報における周波数および速度の組合せのうち、特徴量判定部１４からの特徴量データにおける座標値である周波数および速度の組合せと同じ組合せの情報を抽出する。   First, the abnormal part determination unit 31 receives information on the combination of frequency and speed in the feature amount data input from the feature amount determination unit 14 and information on the combination of frequency and speed in the abnormal part database input from the diagnosis database unit 11. Match. Next, the abnormal part determination unit 31 obtains information of the same combination as the combination of the frequency and the speed that is the coordinate value in the feature amount data from the feature amount determination unit 14 among the combinations of the frequency and the speed in the information of the abnormal part database. Extract.

そして、異常部位判定部３１は、異常部位データベース上で、前述のように抽出した周波数および速度の組合せの情報と対応付けられる異常発生部位の情報を異常部位データベースから抽出し、この情報の表示を指示するための制御信号を表示部１２に出力する。   Then, the abnormal part determination unit 31 extracts, from the abnormal part database, information on the abnormal part associated with the information on the combination of the frequency and speed extracted as described above on the abnormal part database, and displays this information. A control signal for instructing is output to the display unit 12.

以上のように、本発明の第３の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置では、エレベータの速度と周波数の関数からなるウェーブレットスペクトラムデータを計算することでエレベータにおける異常発生部位を判定するので、エレベータの動力装置のトルク変動に伴う異常や、速度毎の異常を的確かつ容易に把握することができる。   As described above, in the elevator abnormality diagnosis device according to the third embodiment of the present invention, the abnormality occurrence site in the elevator is determined by calculating the wavelet spectrum data that is a function of the speed and frequency of the elevator. It is possible to accurately and easily grasp the abnormality associated with the torque fluctuation of the elevator power unit and the abnormality for each speed.

なお、この発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Moreover, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be omitted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, you may combine suitably the component covering different embodiment.

本発明の第１の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の構成例を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration example of an elevator abnormality diagnosis device according to a first embodiment of the present invention. FIG. 本発明の第１の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の一部の詳細な構成例を示すブロック図。The block diagram which shows the one part detailed structural example of the abnormality diagnosis apparatus of the elevator according to the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第１の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の診断データベース部に記憶される異常部位データベースの内容の一例を示す図。The figure which shows an example of the content of the abnormal region database memorize | stored in the diagnostic database part of the abnormality diagnosis apparatus of the elevator according to the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第２の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の一部の詳細な構成例を示すブロック図。The block diagram which shows the one part detailed structural example of the abnormality diagnosis apparatus of the elevator according to the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第２の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の診断データベース部に記憶される異常部位データベースの内容の一例を示す図。The figure which shows an example of the content of the abnormal region database memorize | stored in the diagnostic database part of the abnormality diagnosis apparatus of the elevator according to the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第３の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の一部の詳細な構成例を示すブロック図。The block diagram which shows the one part detailed structural example of the abnormality diagnosis apparatus of the elevator according to the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第３の実施形態にしたがったエレベータの異常診断装置の診断データベース部に記憶される異常部位データベースの内容の一例を示す図。The figure which shows an example of the content of the abnormal region database memorize | stored in the diagnostic database part of the abnormality diagnosis apparatus of the elevator according to the 3rd Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１…振動加速度センサ、２…騒音センサ、３…フィルタ、４…増幅器、５…Ａ／Ｄ変換器、６…データ記録部、７…日時入力部、８…ウェーブレット変換演算部、９…異常診断部、１０…基本情報入力部、１１…診断データベース部、１２…表示部、１４…特徴量判定部、１５，２１，３１…異常部位判定部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vibration acceleration sensor, 2 ... Noise sensor, 3 ... Filter, 4 ... Amplifier, 5 ... A / D converter, 6 ... Data recording part, 7 ... Date input part, 8 ... Wavelet conversion calculating part, 9 ... Abnormal diagnosis Parts, 10 ... basic information input part, 11 ... diagnostic database part, 12 ... display part, 14 ... feature amount determination part, 15, 21, 31 ... abnormal part determination part.

Claims (8)

エレベータの各種装置のうちいずれかに関わる振動加速度および騒音のうちいずれかの振幅値を検出する検出手段と、
エレベータおよびその走行に関わる各種情報を入力する情報入力手段と、
前記検出手段による検出出力に対するウェーブレット変換演算を行なうことで、ウェーブレットスペクトラムデータを生成するウェーブレット変換演算手段と、
前記ウェーブレット変換演算手段により生成されたウェーブレットスペクトラムデータを分析して、このウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値のうち、予め定められた許容基準値を超えた振幅値の座標と関わる座標の値を抽出する抽出手段と、
前記情報入力手段により入力された各種情報をもとに、前記ウェーブレットスペクトラムデータ中の所定の種別の座標上の値および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振幅値の許容基準値が存在する前記所定の種別の座標上の値および周波数の組合せの情報と、該当する前記所定の種別の座標上の値および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位の情報とを対応付けて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された情報と前記抽出手段により抽出された情報とを照合することで前記エレベータにおける異常部位を判定する異常診断手段と
を備えたことを特徴とするエレベータの異常診断装置。 Detection means for detecting any amplitude value of vibration acceleration and noise related to any of the various devices of the elevator;
Information input means for inputting various information related to the elevator and its travel;
The wavelet transform operation with respect to the detection output with the line of Ukoto by said detecting means, and wavelet conversion means for generating wavelet spectrum data,
Analyzing the wavelet spectrum data generated by the wavelet transform computing means, and out of the amplitude values represented by the wavelet spectrum data, values of coordinates related to the coordinates of amplitude values exceeding a predetermined allowable reference value are obtained. Extracting means for extracting;
Based on various types of information input by the information input means, there is an allowable reference value for an amplitude value among combinations of values on a predetermined type of coordinates and frequency coordinates on the frequency coordinates in the wavelet spectrum data. It is inferred that an abnormality occurs when an amplitude value exceeding an allowable reference value is found in the information on the combination of the value and frequency on the coordinate of the predetermined type and the value and frequency of the corresponding coordinate of the predetermined type. Storage means for associating and storing part information;
An abnormality diagnosis apparatus for an elevator , comprising: an abnormality diagnosis means for determining an abnormal part in the elevator by comparing information stored in the storage means with information extracted by the extraction means . 前記記憶手段は、The storage means
前記ウェーブレットスペクトラムデータ中の時間座標上の各時刻および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振幅値の許容基準値が存在する時刻および周波数の組合せの情報と、該当する時刻および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位の情報とを対応付けて記憶するAmong the combinations of each time on the time coordinate and each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data, information on the combination of the time and frequency where the allowable reference value of the amplitude value exists, and the allowable reference at the corresponding time and frequency When an amplitude value exceeding the value is observed, the abnormality occurrence part and the information on the presumed part are stored in association with each other.
ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータ異常診断装置。The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1. 前記記憶手段は、The storage means
前記ウェーブレットスペクトラムデータ中の位置座標上の各位置および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振幅値の許容基準値が存在する位置および周波数の組合せの情報と、該当する位置および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位の情報とを対応付けて記憶するAmong the combinations of each position on the position coordinate and each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data, information on the combination of the position and frequency where the allowable reference value of the amplitude value exists, and the allowable reference at the corresponding position and frequency When an amplitude value exceeding the value is observed, the abnormality occurrence part and the information on the presumed part are stored in association with each other.
ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータ異常診断装置。The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1. 前記記憶手段は、The storage means
前記ウェーブレットスペクトラムデータ中の速度座標上の各速度および周波数座標上の各周波数の組合せのうち、振幅値の許容基準値が存在する速度および周波数の組合せの情報と、該当する速度および周波数において許容基準値を超える振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位の情報とを対応付けて記憶するAmong the combinations of each velocity on the velocity coordinate and each frequency on the frequency coordinate in the wavelet spectrum data, information on the combination of velocity and frequency where the allowable reference value of the amplitude value exists, and the allowable reference at the corresponding velocity and frequency When an amplitude value exceeding the value is observed, the abnormality occurrence part and the information on the presumed part are stored in association with each other.
ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータ異常診断装置。The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1. 前記検出手段は、エレベータの各種装置のうちいずれかに関わる振動加速度および騒音のうちいずれかの振幅値を繰り返し検出し、The detection means repeatedly detects any amplitude value of vibration acceleration and noise related to any of the various elevator devices,
前記ウェーブレット変換演算手段は、前記検出手段による検出がなされるたびに、この検出出力に対するウェーブレット変換演算を行なうことで、ウェーブレットスペクトラムデータを生成し、The wavelet transformation calculation means generates wavelet spectrum data by performing wavelet transformation calculation on the detection output each time detection by the detection means is performed,
前記ウェーブレットスペクトラムデータの生成順にしたがった経年変化に対する前記生成したウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値の変動率を計算する手段をさらに備え、Means for calculating a variation rate of an amplitude value represented by the generated wavelet spectrum data with respect to secular change according to the generation order of the wavelet spectrum data;
前記異常診断手段は、この計算した変動率の大小に基づいて、前記エレベータの異常の有無を診断するThe abnormality diagnosing means diagnoses the presence or absence of the abnormality of the elevator based on the calculated fluctuation rate.
ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータの異常診断装置。The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1. 前記抽出手段は、The extraction means includes
前記ウェーブレット変換演算手段により生成されたウェーブレットスペクトラムデータを分析して、このウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値のうち、前記予め定められた許容基準値と比較して低い第２の許容基準値を超える振幅値の座標と関わる座標の値を抽出し、  Wavelet spectrum data generated by the wavelet transform calculation means is analyzed, and a second allowable reference value that is lower than the predetermined allowable reference value among amplitude values represented by the wavelet spectrum data is calculated. Extract the value of the coordinate related to the coordinate of the amplitude value exceeding,
前記異常診断手段は、The abnormality diagnosis means includes
前記記憶手段に記憶された情報と、前記抽出手段により抽出された情報とを照合することで、前記エレベータにおける異常の前兆が見られる部位を判定するBy comparing the information stored in the storage means with the information extracted by the extraction means, a part where a sign of abnormality in the elevator is seen is determined.
ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータの異常診断装置。The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1. 前記抽出手段は、The extraction means includes
前記ウェーブレット変換演算手段により生成されたウェーブレットスペクトラムデータを分析して、このウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値のうち、前記予め定められた許容基準値と比較して低い第２の許容基準値を超える振幅値の座標と関わる座標の値を抽出し、Wavelet spectrum data generated by the wavelet transform calculation means is analyzed, and a second allowable reference value that is lower than the predetermined allowable reference value among amplitude values represented by the wavelet spectrum data is calculated. Extract the value of the coordinate related to the coordinate of the amplitude value exceeding,
この抽出手段により、前記ウェーブレットスペクトラムデータで表される振幅値のうち、前記第２の許容基準値を超える振幅値の座標と関わる座標の値が抽出された場合に、予め定められた報知を行なう手段When the value of the coordinate related to the coordinate of the amplitude value exceeding the second allowable reference value among the amplitude values represented by the wavelet spectrum data is extracted by the extracting means, a predetermined notification is performed. means
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のエレベータの異常診断装置。The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1, further comprising: 前記異常診断手段が、前記記憶手段に記憶された情報と、前記抽出手段により抽出された情報とを照合しても前記異常部位の判定を行なえなかった場合に、予め定められた報知を行なう手段Means for performing a predetermined notification when the abnormality diagnosing means cannot determine the abnormal part even if the information stored in the storage means and the information extracted by the extracting means are collated
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のエレベータの異常診断装置。The elevator abnormality diagnosis apparatus according to claim 1, further comprising:
JP2004238486A 2004-08-18 2004-08-18 Elevator abnormality diagnosis device Expired - Fee Related JP4744826B2 (en)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004238486A JP4744826B2 (en) 2004-08-18 2004-08-18 Elevator abnormality diagnosis device
MYPI20053774 MY149247A (en) 2004-08-18 2005-08-11 Elevator abnormality diagnosis device
PCT/JP2005/015174 WO2006019167A1 (en) 2004-08-18 2005-08-15 Elevator troubleshooting apparatus
CNA2005800264884A CN1993285A (en) 2004-08-18 2005-08-15 Elevator troubleshooting apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004238486A JP4744826B2 (en) 2004-08-18 2004-08-18 Elevator abnormality diagnosis device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2006056635A JP2006056635A (en) 2006-03-02
JP4744826B2 true JP4744826B2 (en) 2011-08-10

Family

ID=35907550

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004238486A Expired - Fee Related JP4744826B2 (en) 2004-08-18 2004-08-18 Elevator abnormality diagnosis device

Country Status (4)

Country Link
JP (1) JP4744826B2 (en)
CN (1) CN1993285A (en)
MY (1) MY149247A (en)
WO (1) WO2006019167A1 (en)

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009126140A1 (en) * 2008-04-08 2009-10-15 Otis Elevator Company Remotely observable analysis for an elevator system
JP4876136B2 (en) * 2009-02-17 2012-02-15 株式会社日立製作所 Abnormality diagnosis apparatus and abnormality diagnosis method
CN103347807B (en) * 2010-12-07 2016-04-06 因温特奥股份公司 There is the lift facility of the sound receiver for detecting solid borne noise
FI122598B (en) * 2011-04-01 2012-04-13 Kone Corp METHOD FOR MONITORING THE OPERATION OF THE LIFT SYSTEM
JP5783808B2 (en) * 2011-06-02 2015-09-24 三菱電機株式会社 Abnormal sound diagnosis device
EP2604564A1 (en) * 2011-12-14 2013-06-19 Inventio AG Error diagnosis for a lift assembly and its components using a sensor
CN102491140A (en) * 2011-12-27 2012-06-13 阳西县电梯配件有限公司 Characteristic-signal-based elevator safety checking device and elevator safety checking method
JP6103899B2 (en) * 2012-11-28 2017-03-29 三菱電機株式会社 Failure location estimation device
JP6026251B2 (en) * 2012-11-30 2016-11-16 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 Elevator rope strand break detection device and rope strand break detection method
CN105164039B (en) * 2013-02-26 2018-01-09 通力股份公司 Elevator structure is tested
CN103359572A (en) * 2013-05-23 2013-10-23 中国矿业大学 Elevator fault diagnosis method and device
CN103588059B (en) * 2013-11-13 2016-06-22 潍坊菱业电梯空调有限公司 Elevator emergency based on call center and positioning service repaiies method and system
WO2016193079A1 (en) * 2015-06-02 2016-12-08 Inventio Ag Monitoring of an elevator system
CN105572493B (en) * 2015-10-22 2018-05-04 北京建筑大学 A kind of vehicle-mounted-ground subordinate inverter remote failure diagnosis system
CN105572492B (en) * 2015-10-22 2018-05-04 北京建筑大学 A kind of municipal rail train subordinate inverter trouble-shooter
US10547917B2 (en) 2017-05-12 2020-01-28 Otis Elevator Company Ride quality mobile terminal device application
US10669121B2 (en) 2017-06-30 2020-06-02 Otis Elevator Company Elevator accelerometer sensor data usage
EP3453667B1 (en) 2017-09-07 2022-05-11 Otis Elevator Company Elevator sound systems
CN108630226A (en) * 2018-05-08 2018-10-09 上海极歌企业管理咨询中心（有限合伙） The artificial intelligence detection method and device of unmanned garage parking O＆M safety
CN110817628A (en) * 2018-08-08 2020-02-21 北京感瞰科技有限公司 Intelligent fault diagnosis method, device and system for elevator
JP7056465B2 (en) * 2018-08-23 2022-04-19 株式会社明電舎 Abnormality sign detection system
CN109179120A (en) * 2018-09-28 2019-01-11 广东马上到网络科技有限公司 A kind of elevator or Escalator method for detecting abnormality and system
CN109855826A (en) * 2019-03-05 2019-06-07 苏州德姆斯信息技术有限公司 Lifting means vibration analysis system and vibration analysis method
CN110472563B (en) * 2019-08-13 2022-04-26 浙江大学 Vertical ladder vibration over-large fault diagnosis method based on wavelet packet decomposition and neural network
CN112444314A (en) * 2020-11-02 2021-03-05 中国电力科学研究院有限公司 Reactor abnormity alarm system and method based on vibration noise
CN113213298B (en) * 2021-05-18 2022-01-07 江苏荣泽信息科技股份有限公司 Elevator running state intelligent detection system based on block chain
WO2023174501A1 (en) * 2022-03-18 2023-09-21 Kone Corporation Solution for detecting an entity of an elevator system

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH092752A (en) * 1995-06-20 1997-01-07 Hitachi Building Syst Eng & Service Co Ltd Elevator diagnosis device
JP4592123B2 (en) * 1996-09-13 2010-12-01 東芝エレベータ株式会社 Unsteady signal analyzer and medium on which unsteady signal analysis program is recorded
JP2001341956A (en) * 2000-06-05 2001-12-11 Toshiba Corp Remote maintenance method and remote maintenance system for elevator

Also Published As

Publication number Publication date
JP2006056635A (en) 2006-03-02
MY149247A (en) 2013-07-31
CN1993285A (en) 2007-07-04
WO2006019167A1 (en) 2006-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4744826B2 (en) Elevator abnormality diagnosis device
JP5794928B2 (en) Elevator abnormality diagnosis device
JP5832258B2 (en) Elevator abnormality diagnosis device
CN105705450B (en) Elevator diagnosis device
JP4592123B2 (en) Unsteady signal analyzer and medium on which unsteady signal analysis program is recorded
TWI481828B (en) Abnormal sound diagnostic device
JP2013095554A (en) Cage vibration monitoring device for elevator
JP5418307B2 (en) Elevator rope tension measuring device
US6199019B1 (en) Unsteady signal analyzer and medium for recording unsteady signal analyzer program
JPH1192049A (en) Elevator abnormality diagnosis device
WO2021144932A1 (en) Elevator determination device
JP5535441B2 (en) Elevator control operation device
JP4550448B2 (en) Elevator measuring device
JP4188890B2 (en) Elevator system diagnostic method and elevator system diagnostic apparatus
JP6533471B2 (en) Elevator ride comfort diagnostic device and ride comfort diagnostic method
JP6495851B2 (en) Elevator ride comfort diagnostic apparatus and elevator ride comfort diagnostic method
JPH10231070A (en) Abnormality diagnostic device for elevator
JPH05306079A (en) Monitoring device for elevator
KR200488973Y1 (en) Apparatus for analyzing ride comfort of railway vehicle
JP7207625B1 (en) elevator
JP7445406B2 (en) Monitoring device, monitoring method and program
CN109693982B (en) Abnormity judgment method for elevator weighing device
CN114063588B (en) Transmission control unit test speed selection method, device and equipment
JP7261190B2 (en) Elevator diagnostic device, diagnostic method for elevator load detector, and elevator system
JP2023098375A (en) Elevator riding comfort evaluation system and method thereof

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060303

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20060303

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20070613

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100928

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20101129

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20110412

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20110511

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140520

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees