[发明专利]一种电梯预测性诊断与维护方法

说明书

本发明公开了一种电梯预测性诊断与维护方法，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。本发明提供一种电梯预测性诊断与维护方法，使用电梯状态监测的历史数据，通过机器学习训练出电梯预测性诊断与维护模型，根据电梯预测性诊断与维护模型并结合当前电梯参数，给出电梯目前的危险度指数和预防性维护策略，并根据电梯当前状态给出应设置最佳运行速度。

技术领域

本发明涉及一种电梯预测性诊断与维护方法，属于电梯检测技术领域。

背景技术

目前，随着现代化的发展，现代建筑物不断的向高层化发展，电梯的需求不断增长。大量的故障问题也就随之而来。现全国每天被困电梯的人数是一个巨大的数字。电梯运行中产生的机械振动和冲击会直接影响到电梯的安全性能,产生的运动载荷会加载到牵引系统上，缩短电梯的使用寿命。

随着电梯数量剧增，对于电梯的诊断与维护大多是由电梯维保人员全程负责，工作量巨大，由于电梯维保人员的个人技术能力素质参差不齐从而会造成主观性强，随意性大等问题。

部分电梯采用了基于物联网的监测系统，但目前主要停留在对数据进行采集、存储和初步分析的阶段，没有达到对数据进行更深入分析的层次。而上述系统由于对数据利用的不充分，往往不能达到对电梯预测性的诊断与维护。

现在对电梯的维护有的是当电梯出现问题不能正常运行的时候才去上报维修，进行事后补救，导致很多人被困电梯的情况；有的是电梯没有任何问题还要去人工定期维护，因此耗费了大量的维护成本。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种电梯预测性诊断与维护方法，使用电梯状态监测的历史数据，通过机器学习训练出电梯预测性诊断与维护模型，根据电梯预测性诊断与维护模型并结合当前电梯参数，给出电梯目前的危险度指数和预防性维护策略，并根据电梯当前状态给出应设置最佳运行速度。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：

一种电梯预测性诊断与维护方法，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。

进一步，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。

进一步，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；