[发明专利]一种电梯导靴故障诊断方法

权利要求书

1.一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，所述方法具体步骤如下：S1、安装传感器装置，其特征包括：2个传感器分别安装在电梯轿厢底部、顶部横梁上；S2、采集振动信号，传感器采集X轴、Y轴、Z轴的振动信号，当电梯轿厢从底层站向顶层站或者从顶层站向底层站运行至行程中段时，施加1个作用力，该作用力方向与X轴、Y轴成45°，该作用力足以使导靴与导轨充分接触，记录该过程的信号，即为采集信号；将已知的无故障导靴安装到电梯上，采集到振动信号X₀(t)、Y₀(t)；S3、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢左上方，采集到振动信号分别为X₁(t)、Y₁(t)；S4、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢右上方，采集到振动信号分别为X₂(t)、Y₂(t)；S5、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢左下方，采集到振动信号分别为X₃(t)、Y₃(t)；S6、将已知的无故障导靴分别在X轴、Y轴方向人为地制造4mm磨损间隙，将其安装于轿厢右下方，采集到振动信号分别为X₄(t)、Y₄(t)；S7、对采集到的信号进行能量阈值分解，则其可以表达为：其中n≥1，F(t)为X(t)的有效特征分量，为残余分量；F(t)的有效辨识度指标A(F(t))＞0.5；S8、计算有效特征分量的峭度系数、峰-峰值、能量系数、陡度系数，形成故障特征集合C；S9、将步骤S8得到的特征集合C对深度网络模型进行学习，得到状态预测模型；S10、针对未知状态的电梯导靴采用步骤S1～步骤S8的方法获取特征集合C，采用步骤S9中得到的状态预测模型对未知状态的电梯导靴进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，包括：滑动导靴A、滑动导靴B、滚动导靴。

3.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，数据传输模块是USB转TTL电平的串口模块。

4.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，三轴加速度传感器的型号是MPU6050。

5.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，上位机具有串口的选择、波特率的选择、加速度、角速度、角度、数据储存功能。

6.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，数据采集运行中，能根据需要设置数据采集的波特率、并控制数据采集的开始和结束。

7.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢导靴故障诊断方法，其特征在于，当状态预测模型预测的结果为有故障时，会通过蜂鸣器预警。