[发明专利]一种电梯预测性诊断与维护方法

权利要求书

1.一种电梯预测性诊断与维护方法，其特征在于，它包括：

S1，云服务器对电梯振动信号数据和噪声数据进行处理，得到振动信号均值和噪声数据声压级均值数据；

S2，对振动信号均值和噪声数据声压级均值数据，使用软间隔SVM求分类超平面及其法向量；

S3，构建电梯预测性诊断与维护模型，给出电梯目前的危险度指数和和预防性维护策略。

2.根据权利要求1所述的一种电梯预测性诊断与维护方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31，求得出现事故数据在所述法向量轴投影后所得到的数据的均值和标准差，求得工作正常数据在所述法向量轴投影后所得到的数据的均值和标准差；

S32，预测电梯目前的危险度指数；

S33，根据电梯目前的危险度指数设定电梯最佳运行速度。

3.根据权利要求2所述的一种电梯预测性诊断与维护方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21，建立数据向量x＝(x⁽¹⁾,x⁽²⁾,x⁽³⁾)，x⁽¹⁾为电梯振动信号均值，x⁽²⁾为噪声数据声压级均值，x⁽³⁾为电梯已工作总时间；

S22，建立系数向量w＝(w⁽¹⁾,w⁽²⁾,w⁽³⁾)，其中，w^(j)为相应特征x^(j)所对应的系数；

S23，x_i为第i个训练数据向量，y_i为x_i的类标记；y_i为-1时表示出现事故，y_i为+1时表示工作正常，N为训练数据数目；

S24，使用软间隔SVM，求几何间隔最大的分类超平面：

其中，C为惩罚系数；ξ为松弛变量；ξ_i为第i个训练数据的松弛变量；b为偏置；

求得最优分类超平面与系数向量的最优解w^*，w^*即为最优分类超平面的法向量：

其中，为拉格朗日乘子向量中对偶问题的解的第i个元素。

4.根据权利要求3所述的一种电梯预测性诊断与维护方法，其特征在于，所述步骤S31包括：

其中，N_A为类别y＝1的样本数；N_B为类别y＝-1的样本数；μ_B为出现事故数据在w^*向量轴投影后所得到的数据的均值；μ_A为工作正常数据在w^*向量轴投影后所得到的数据的均值；δ_A为工作正常数据在w^*向量轴投影后所得到的数据的标准差；δ_B为出现事故数据在w^*向量轴投影后所得到的数据的标准差。