[发明专利]电梯运行指标趋势分析方法

权利要求书

1.一种电梯运行指标趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据准备阶段，用于分别计算获取被检测值x，整合历史值获取时间序列[Xt]；被检测值x包括电梯异常震动率、震动报警数、超速率、急停率、噪音报警数、导轨偏离率中的一种；

统计量计算阶段，用于分别计算MK趋势估计统计量Z；计算单期变化率序列[ΔXt]，计算变化率符号加总sgn_sum；计算一元线性趋势斜率值a；

结论判定阶段，用于根据MK趋势估计统计量，单期变化率序列，变化率符号加总和一元线性趋势斜率值，综合判定时间序列Xt是否存在上升趋势；

计算一元线性趋势斜率值a具体为：

假设拟合直线为y＝ax+b，对任意样本点(x_i，y_i)，误差为e＝y_i-(ax_i+b)，当为最小时拟合度最高，即最小，分别求一阶偏导：

分别让上面两式等于0，得到最终解：

根据上述公式得出拟合直线y＝ax+b后，取出直线斜率a，作为一元线性模型对总体趋势的描述；

计算MK趋势估计统计量Z具体为：

对时间序列X_t＝(x₁，x₂，...，x_n)，定义检验统计量S：

其中：

当序列总长度n≥10时，统计量S近似服从正态分布，定义检验统计量Z：

其中：

n为序列总长度，m为序列中重复出现的数据组的个数，t_i为第i组重复数据组中的重复数据个数，

对统计量Z可以进行统计检验，取显著性水平α＝0.05：当Z＞Z_1-α/2表明序列趋势显著上升；当Z＞Z_1-α/2表明序列趋势显著下降；

计算单期变化率序列[Δxt]，计算变化率符号加总sgn_sum具体为：比较最新一天的报警数量与之前3天报警数量均值的差异，

设最新一天的报警数量为x_t，之前3天的报警数量分别为x_t-3、x_t-2、x_t-1，计算：

若为防止分母为0，赋值：

x_t＝x_t+1

最后计算：

则使用单期变化率Δx判断短期趋势变化情况：若Δx＞-0.8则认为最新一天为上升趋势，若Δx＜-0.8则认为最新一天为下降趋势；

对时间序列X_t＝(x₁，x₂，...，x_n)，假设n4，以长度为4的窗口从前向后遍历，每个窗口中的4个值计算单期变化率，得到变化率序列：

[Δx_t]＝(Δx₄，Δx₅，...，Δx_n)

对获取的{Δx_t}进一步计算符号加总值：

其中：

，

DELTA_THRESHOLD为给定的判定阈值，

假设n＝10，则当sgn_sum≥2时，认为序列X_t存在局部上升趋势。

2.如权利要求1所述的电梯运行指标趋势分析方法，其特征在于，根据序列长度n＝10时设备每日震动故障报警数量估算设备局部上升趋势，过程如下：

Δx_n指最后一期的单期变化率，判断如果该值大于0.8，认为最近一期的短期上升趋势非常明显，直接认为存在上升趋势；该值小于-0.1，则认为最近一期不仅没有明显上升，甚至有略微下降，则直接否定存在上升趋势；

若Δx_n在其他范围，继续判断MK统计量Z，该值表示一段序列与平稳序列的偏离程度，若Z值大于0则存在上升，否则为下降；同时Z又是经过了正态标准化的，用正态分布的数值来判定“偏离程度”是否显著，在正态分布中，Z＝1.96代表了+97.5％的分位点，若Z1.96认为显著正偏离；

a是拟合一元线性模型的斜率，a＝0.5表示平均来说每过一期，序列值就上升0.5，在现场景中，代表每天都会多0.5次报警，10天总计多5次报警，在此认为是显著的变化，若序列值不是“报警数量”而是其他的“异常率1”的值，则a的取值自然要小得多；

判断sgn_sum值，从计算公式中，该值表示在7个单期变化率中，上升趋势与下降趋势的数量差，该值大于等于2，表示在中期范围内；

sgn_sum在中期范围内，继续判断Δx_n是否大于等于-DELTA_THRESHOLD，若是，判断序列存在上升趋势；若否，判断序列不存在上升趋势。