[发明专利]电梯门系统的健康评估方法、系统、电子设备及存储介质有效
申请号: | 201910800183.8 | 申请日: | 2019-08-28 |
公开(公告)号: | CN110498314B | 公开(公告)日: | 2020-11-10 |
发明(设计)人: | 毛晴;董亚明;杨家荣;袁武水;丁晟;金宇辉;张筱 | 申请(专利权)人: | 上海电气集团股份有限公司;上海三菱电梯有限公司 |
主分类号: | B66B5/00 | 分类号: | B66B5/00;B66B13/30 |
代理公司: | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人: | 薛琦;林嵩 |
地址: | 200336 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电梯 系统 健康 评估 方法 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种电梯门系统的健康评估方法,其特征在于,所述健康评估方法包括:
S1.获取电梯门系统在历史采样时间段内处于正常运行状态时对应的第一历史运行数据;
S2.获取所述电梯门系统在当前运行状态下的当前采样时间段内的当前运行数据;
S3.分别将所述第一历史运行数据和所述当前运行数据作为训练参数,输入至目标模型进行训练,获取用于表征所述电梯门系统的正常运行情况的第一目标模型和用于表征所述电梯门系统的当前运行情况的第二目标模型;
S4.根据所述第一目标模型和所述第二目标模型获取所述当前运行状态与所述正常运行状态之间的第一重合度;
S5.根据所述第一重合度确定所述电梯门系统的当前运行情况对应的健康程度;
其中,所述第一重合度与所述健康程度呈正相关;
当所述目标模型包括高斯混合模型时,所述第一目标模型为第一高斯混合模型,所述第二目标模型为第二高斯混合模型;
步骤S4包括:
S41.根据所述第一高斯混合模型和所述第二高斯混合模型计算得到所述当前运行状态与所述正常运行状态之间的第一重合度;
当所述第一历史运行数据包括开门过程的保持时长或关门过程的保持时长,以及机械能平均值时,步骤S1具体包括:
S11.获取所述电梯门系统在历史预设时间段内开门或关门的总次数,以及所述保持时长满足预设时长范围的开门或关门的第一次数;
S12.计算所述第一次数和所述总次数的比值;
S13.判断所述比值是否超过设定阈值,若超过,则确定所述预设时间段为历史中间时间段;
S14.根据每个所述历史中间时间段对应的机械能平均值获取历史目标时间段;
S15.将所述历史目标时间段中每个采样时间点对应的运行数据作为处于正常运行状态时对应的所述第一历史运行数据。
2.如权利要求1所述的电梯门系统的健康评估方法,其特征在于,步骤S14包括:
将每个所述历史中间时间段对应的机械能平均值按照大小进行排序,选取所述机械能平均值最小时对应的历史中间时间段作为所述历史目标时间段;
其中,所述机械能平均值的大小与所述电梯门系统的运行状态的所述健康程度呈负相关;和/或,
所述历史预设时间段以天为单位。
3.如权利要求1所述的电梯门系统的健康评估方法,其特征在于,步骤S15之后、步骤S3之前还包括:
根据所述第一历史运行数据获取对应的第一数据矩阵;
对所述第一数据矩阵进行标准化处理,获取第一特征矩阵;
根据所述当前运行数据获取对应的第二数据矩阵;
对所述第二数据矩阵进行标准化处理,获取第二特征矩阵;
步骤S3还包括:
分别将所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵作为训练参数,输入至所述目标模型进行训练,获取用于表征所述电梯门系统的正常运行情况的第一目标模型和用于表征所述电梯门系统的当前运行情况的第二目标模型。
4.如权利要求3所述的电梯门系统的健康评估方法,其特征在于,所述第一高斯混合模型或所述第二高斯混合模型包括:
其中,g(x)表示所述第一高斯混合模型或所述第二高斯混合模型,h(x;θi)表示单高斯函数,x表示d维所述第一特征矩阵或所述第二特征矩阵,I表示混合模型数量,pi表示预设的第i个单高斯函数的优先向量,满足θi表示第i个单高斯函数的模型参数,所述模型参数包括平均向量μi和协方差矩阵σi。
5.如权利要求4所述的电梯门系统的健康评估方法,其特征在于,步骤S41中采用如下公式计算所述第一重合度:
其中,CV表示所述第一重合度,g1(x1)表示所述第一高斯混合模型,g2(x2)表示所述第二高斯混合模型,x1表示所述第一特征矩阵,x2表示所述第二特征矩阵。
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