[发明专利]一种无维保情况下的电梯安全剩余使用寿命确定方法

权利要求书

1.一种无维保情况下的电梯安全剩余使用寿命确定方法，其特征在于：步骤为：(1)监测任一时刻电梯运行指标，构建电梯运行指标体系，选取相关指标加权平均得到子系统综合指标；(2)将包含综合指标的监测样本划分电梯健康运行状态等级，用于将指标体系中包含的运行指标归入某一电梯健康运行状态等级中；(3)根据电梯运行指标体系构造电梯寿命指数；(4)基于BP神经网络算法预测未来时刻的电梯寿命指数；(5)利用威布尔分布确定无维保情况下电梯安全剩余使用寿命曲线；

步骤(1)具体为：监测任一时刻电梯运行指标，获得监测样本，每个监测样本包含该时刻监测获得的全部电梯运行指标；基于主成分分析分别确定各个子系统的指标对评价对象的影响权重，并通过加权平均的方式分别对各个子系统的指标进行处理，最终确定出各个子系统各自的综合指标X₁,X₂,X₃,X₄，分别代表电梯设备轿厢系统、曳引机系统、门系统、拖动系统的健康运行状态或可靠度；后续步骤所述的的指标均为综合指标；

步骤(2)具体为：使用无监督学习中的模糊C-均值聚类的算法对电梯运行指标监测数据进行聚类，将监测样本划分为“优”、“良”、“中”三类，得到三类的聚类中心，在模糊聚类时，利用传统的系统聚类法确定的聚类中心作为模糊聚类的初始聚类中心；

步骤(3)具体为：利用加权秩和比WRSR来表示电梯寿命指数Ra，且有：

其中，w_j为第j个指标对评价对象的影响权重，r_ij为第i个监测样本的第j个指标的秩，第i个监测样本包含第i次监测获得的全部电梯运行指标；在步骤(2)中，已经将监测样本划分为“优”、“良”、“中”三类，通过计算各指标与类别变量之间的相关系数来确定各评价指标的影响权重，所述类别变量指“优”、“良”、“中”三类，已知

x_i＝(x_i1,x_i2,…,x_im)(i＝1,2,…,n)

为n个监测样本，c＝(c₁,c₂,…,c_n)分别对应每个样本的模糊聚类结果，即为类别变量的具体表示形式，记为第j个评价指标与类别变量的相关系数的绝对值，那么第j个评价指标对评价结果的影响权重为：

所以电梯寿命指数Ra_i的计算公式为：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(4)具体为：

①以电梯任意连续p次的样本监测值为输入节点，第p+1次的样本监测值为输出节点，设置隐含层节点个数为N，训练BP神经网络；

②利用训练出的BP神经网络模型预测电梯未来时刻的健康运行状态：

计算预测样本与模糊聚类“优”、“良”、“中”三类聚类中心的距离，划分新的预测样本的运行状态等级；

若预测样本已归入“中”类，在此前提下，通过设置一个距离阈值ε₁用来判断电梯的运行状态是否进入“差”类，一旦预测样本与“中”类的距离超过ε₁，则停止预测，认为电梯的运行状态等级已归入差类，ε₁即为电梯的报废点或寿命终止点；ε₁的具体设定方法如下：

利用模糊聚类的结果，计算“中”类中所有监测样本与该类聚类中心的距离d_3i(i＝1,2,…,n)，定义ε₁＝max{d_3i}(i＝1,2,…,n).

假设在第l次预测时超过距离阈值ε₁，已知连续样本之间的时间监测间隔为Δt^*，那么在无维保的情况下，从当前时刻开始，电梯的安全剩余使用寿命为l×Δt^*，也就是得到了从当前时刻开始到第一次预防性维修的时间间隔，即无维保情况下的电梯安全剩余使用寿命。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤(5)具体为：设已知电梯设备发生故障的规律服从概率密度函数为f(t)的分布，设备的可靠度函数为R(t)；R(t)和f(t)之间具有如下关系：

其中，λ(t)为电梯设备的故障率函数；

给定电梯设备的故障发生规律服从威布尔分布，相应的设备故障率的表达形式为：

其中，α_i为形状参数，代表第i-1次预防性维修之后到第i次预防性维修之前机械设备故障率函数曲线的具体形状；β_i为尺度参数，代表设备连续两次发生故障的时间间隔；故障率的分布函数F(t)可表示为：

第i-1次预防性维修之后到第i次预防性维修之前电梯剩余使用寿命分布模型与电梯设备的可靠度的关系为：

已知电梯设备在[0,t]时间段内运行，那么t时刻电梯的可靠度定义为：

将式(3)左右两边同时对时间t求导，得出电梯设备可靠度函数R(t)与电梯故障发生规律的概率密度函数f(t)有如下关系：

根据式(1)，式(2)和式(4)得出电梯设备的可靠度函数与电梯故障率之间的关系：

已知在Weibull分布中，

且有所以第i-1次预防性维修之后到第i次预防性维修之前安全剩余使用寿命曲线的函数形式为：

其中α_i、β_i通过具体的电梯运行数据来确定；进而确定无维保情况下，即第1次预防性维修之前的安全剩余使用寿命曲线的函数形式为：