数据融合驱动的电梯故障诊断技术与应用分析.pdfVIP

中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术

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数据融合驱动的电梯故障诊断技术与应用分析

姚忠徐永明杜夕平胡奇威

巨人通力电梯有限公司，浙江湖州313009

摘要：对电梯这类特殊设备进行有效的故障辨识和诊断是实现其有效管理的关键。本文提出了一种基于数据融合

的电梯故障诊断方法。最后，结合实际案例，对一幢大楼内的电梯噪声与振动问题进行了详细的分析。经分析认

为，噪声是由润滑不良引起的，而振动是变压器故障所致。采取针对性的维护措施，使上述问题得以有效地解决，

使电梯重新投入使用。

关键词：故障诊断技术；电梯检验；运用

中图分类号：TU857

0引言电梯故障智能检测系统依赖于安装在电梯电气和

传动系统中的加速度传感器，这些传感器能够全方位

近年来，我国电梯事故频发，用户对安全、舒适

（X、Y、Z三个维度）监测电梯的运行状态，包括上行

的需求日益提高，使得传统的维修方式与维修方式难

与下行速度以及振动情况等关键指标。然而，在实际

以适应时代发展的需求。电梯检测的重点是保证电梯

操作中，采集到的数据往往包含有高频噪声及谐波干

的安全，但很多事故都是由于平时的维修、维护、使

扰，这些问题极大地影响了数据的有效性。为了解决

用方法不当而引起的。若维修机构或检测人员能对电

这一问题，系统必须对原始数据实施一系列预处理措

梯的动力系统及控制系统进行更为准确的评价，及时

施。这包括执行滤波以去除不必要的噪声，进行降噪

发现并排除隐患，实施预测维护，将大大降低电梯的

处理来提高数据质量，并在必要时放大信号，从而确

非正常停工期。考虑到目前的科学技术水平和电梯本

保后续分析的精确性和可靠性。

身的构造和工作机理，将其应用于电梯设备的振动故

1.2.2数据的特征提取

障诊断，对于提高电梯的安全性能和提高整个电梯的

如何从海量数据中准确地辨识出电梯故障，其关

使用品质有着重要的意义。

键在于如何从海量的数据中提取出有效的故障特征，

1电梯检验中的故障诊断技术

即特征提取。本文介绍了一种基于小波包理论的信号

1.1常用的电梯故障诊断技术处理技术，并对其进行了研究。（1）小波包分析法是

目前，电梯检测主要依赖人工，但电梯机电系统一种时-频分析方法，它可以把信号的特征从时间域和

复杂且维修量大，人工检测难以迅速准确定位故障，频率域中表现出来，并且对信号有很强的自适应能力。

带来安全隐患。其中，遗传神经网络方法在电梯故障（2）本算法可以在时间域中提取三个有意义的特征，

诊断中尤为重要。该方法结合遗传算法优化BP神经网分别是Z方向的峭度、X方向的峰位和Z方向的峰位。

络，通过采集曳引机拉力、限速器转速等信号输入训另外，本文还给出了五种小波包的能量谱。在此基础

练，实现轿厢故障的快速诊断。同时，使用可编程逻