[发明专利]一种扶梯故障监测方法

说明书

本发明公开了一种扶梯故障监测方法，包括数据采集步骤，根据扶梯运行时扶梯电机的电流和转速来区分工况，按工况条件采集主驱动轴承和张紧架轴承的振动信号；数据判断步骤，利用商函数判断信号的有效性；数据剔除步骤，利用自适应阀值消噪去除信号中的干扰成分，获得有效信号；数据特征指标求取步骤，利用有效的信号数据，求取特征指标均方根RMS，方差Var和峰峰值Xpp；状态评估步骤，建立特征指标构成的特征向量X，带入对数线性回归模型,求取主驱动轴承和张紧架轴承属于正常的概率。本发明的一种扶梯故障监测方法，可以对扶梯实时监测，评估扶梯的状态，及时的根据扶梯状态进行预警和维护调整，避免扶梯发生故障。

技术领域

本发明涉及电梯领域，尤其涉及一种扶梯故障监测方法。

背景技术

现有技术中，扶梯被广泛的应用于商场、机场、车站、人行天桥、轨道交通站等公共场所，给人们生活带来了极大的方便。

同时，由于使用磨损，扶梯会发生故障，因扶梯故障而导致的安全事故也屡见不鲜。

经调查发现，扶梯故障主要集中于扶梯的主驱动轴承和张紧架轴承。

常规的，通过定期注入润滑油来进行维护。

然而，现有方式并不能对扶梯进行实时监控，无法准确的预测和判断扶梯状态，无法杜绝扶梯故障的问题出现。

发明内容

本发明旨在解决上述所提及的技术问题，提供一种扶梯故障监测方法，可以对扶梯实时监测，评估扶梯的状态，及时的根据扶梯状态进行预警和维护调整，避免扶梯发生故障。

本发明是通过以下的技术方案实现的：

本发明的第一方面，是提供一种扶梯故障监测方法，包括以下步骤：

数据采集步骤，根据扶梯运行时扶梯电机的电流和转速来区分工况，按工况条件采集主驱动轴承和张紧架轴承的振动信号。

数据判断步骤，利用商函数判断信号的有效性，商函数为SIG_CVG＝max(difference of SIG_Xpp)代表不同时刻的最大峰峰值之差，SIG_Xpp代表这段时间的信号的峰峰值，当商函数趋近于0，表示信号无干扰，反之，表示信号受到干扰。

数据剔除步骤，利用自适应阀值消噪去除信号中的干扰成分，获得有效信号，阀值公式为Threshold＝μ+k*σ,μ为信号的均值，σ为信号的标准差，k为选取值。

数据特征指标求取步骤，利用有效的信号数据，求取特征指标均方根RMS，方差Var和峰峰值Xpp。

状态评估步骤，建立特征指标构成的特征向量X，带入对数线性回归模型,求取主驱动轴承和张紧架轴承属于正常的概率，对数线性回归模型公式为ω表示回归模型的系数，b表示回归模型的截距。

有益效果是：与现有技术相比，本发明的一种扶梯故障监测方法先通过监测扶梯上主驱动轴承和张紧架轴承的振动，获得振动数据；再通过商函数识别干扰信号；进而，通过自适应阀值消噪去除干扰信号，获得属于主驱动轴和张紧架轴承的有效的振动信号；再通过求取振动信号的特征指标，获得特征向量；最后将特征向量带入回归模型，获得主驱动轴承和张紧架轴承属于正常状态的概率；因而，可以评估扶梯的运行状态，提前对轴承的故障进行判断，提早的开展维护，避免发生故障，避免发生安全事故。

根据本发明的第一方面的一种扶梯故障监测方法，优选的，在所述数据判断步骤中，以SIG_CVG＝0.25为判断基准。

有益的是，为了合理的识别干扰信号，避免振动信号被错误剔除，商函数取值应适当选取，以SIG_CVG＝0.25最为适宜。

根据本发明的第一方面的一种扶梯故障监测方法，优选的，在所述数据剔除步骤中，选取k＝3。