[发明专利]基于模糊神经网络的电梯体系完整性水平评估方法

说明书

本发明涉及一种基于模糊神经网络的电梯体系完整性水平评估方法。按照电梯体系完整性水平评估指标体系中的各项指标进行检测，获得各指标的评分；使用电梯体系完整性水平评估模型，根据各一级指标的评分获得电梯体系完整性水平；其中，所述电梯体系完整性水平评估模型为模糊神经网络，模糊神经网络的输入层的输入数据为电梯体系完整性水平评估指标体系中的八个一级指标的评分，输出为电梯体系完整性水平。本发明可以直观、综合、定量地完成电梯体系完整性水平评估，并可根据实测的电梯体系完整性水平给出电梯运行管理的优化建议。

技术领域

本发明涉及电梯控制技术领域，具体涉及一种电梯体系完整性水平评估方法。

背景技术

随着电梯在城市生活中的逐渐普及，人们对电梯运行安全的要求也随之提高。由于电梯具有使用周期长、使用频率高等特点，对电梯功能安全进行准确的评估就显得尤为重要。由于功能安全评估方法相比于传统安全评估方法更加全面准确，所以近些年功能安全的概念在各种特种设备安全评估领域内得到广泛的应用。

然而，对于电梯的功能安全评估尤其是电梯功能安全中的体系功能安全评估，国内的研究很少。大多数电梯企业认为，软件是硬件的辅助，电梯安全事故主要是由硬件失效引起。实际上，在电梯使用时，硬件问题往往早早出现并得到解决，而软件问题(即体系问题)却需要长时间的积累才会慢慢暴露出来。所以对电梯体系完整性水平的评估既有理论意义，又具有实际价值。

目前在电梯行业的国家标准中并没有针对电梯的功能安全标准，老旧标准都把评估的重心放在电梯制动器的机械结构上，对于电梯系统中使用很多的电子可编程控制系统以及各种传感器都很少涉及或者甚至不涉及。这样的评估方法无法满足现代社会对于电梯可靠性的需要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种直观、综合、定量的电梯体系完整性水平评估方法，并可根据实测的电梯体系完整性水平给出电梯运行管理的优化建议。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于模糊神经网络的电梯体系完整性水平评估方法，包括以下步骤：

按照电梯体系完整性水平评估指标体系中的各项指标进行检测，获得各指标的评分；使用电梯体系完整性水平评估模型，根据各一级指标的评分获得电梯体系完整性水平；其中，

所述电梯体系完整性水平评估指标体系包括八个一级指标，分别为：设计指标、制造指标、安装指标、维护保养指标、维修改造指标、使用指标、管理指标和检验指标；

所述电梯体系完整性水平评估模型为模糊神经网络，模糊神经网络的输入层的输入数据为电梯体系完整性水平评估指标体系中的八个一级指标的评分，输出为电梯体系完整性水平。

进一步，所述模糊神经网络中隐含层的神经元个数为14个。

进一步，对模糊神经网络进行训练时，使用历史的各指标评分结果以及对应的安全完整性水平作为训练样本，使用基于遗传进化的粒子群算法训练所述模糊神经网络。

进一步，当获得的电梯体系完整性等级不合格时，对评分低的指标所对应的事项进行优化，直到电梯体系完整性等级符合安全标准。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：

(1)在现有研究基础上，使用风险分析法，选取合适的性能评价指标，建立电梯体系完整性水平评价指标体系；

(2)基于模糊神经网络建立电梯体系完整性水平评估模型，定量揭示电梯的设计指标、制造指标、安装指标、维护保养指标、维修改造指标、使用指标、管理指标和检验指标八项指标与电梯体系完整性水平的关系；

(3)使用神经网络避免了专家评估法稳定性不高和效率太低的缺点；

(4)提出基于多目标优化技术的电梯控制优化策略，对不合格电梯能够提出整改意见，提高其体系完整性等级直至合格；