[发明专利]一种基于故障树的电梯冲顶事故动态预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于故障树的电梯冲顶事故动态预测方法，其特征在于，具体步骤如下：

S1、收集有关电梯冲顶事故故障的资料，利用收集到的资料构建电梯冲顶事故为顶事件的故障树；得出电梯冲顶事故故障树总共包括23个常见的故障树底事件；

S2、通过结构重要度排序确认底事件中电梯曳引机失效重要度最大，因此选择监测曳引机的原始震动信息；

S3、通过在电梯曳引机外侧轴承座上设置传感器实时采集到的曳引机原始振动信号进行频域特征提取，将反映曳引机故障特征的频域指标进行失效概率换算，其它的22个常见故障树底事件则通过模糊综合评价理论计算出模糊失效概率；

S4、利用设置在电梯处的边缘段数据采集设备进行曳引机时域指标信息的提取、失效概率换算和故障树定量分析，之后将结果上传至智能运维云平台，进行动态化风险评估及展示。

2.根据权利要求1所述一种基于故障树的电梯冲顶事故动态预测方法，其特征在于：电梯曳引机失效概率计算方法如下：

利用下式计算采集到的曳引机原始振动信号进行时域特征提取，包括曳引机的四个时域指标值：振动信号均值x_mean、振动信号极大值x_max、振动信号均方根值x_rms和振动信号峭度值x_kurt：利用振动信号的平均值和均方根值可以反映曳引机的振动幅值大小；极大值和峭度值可以反映曳引机的振动冲击大小；

x_max＝Max(X)，

式中：x_i表示振动值，N表示每次采样的点数，σ表示标准差。

3.根据权利要求2所述一种基于故障树的电梯冲顶事故动态预测方法，其特征在于，电梯曳引机的性能评估方法具体如下：

根据ISO-10816振动监测评估标准已知曳引机安全状态分为四个区间，将反映曳引机性能的时域指标值进行失效概率换算，结合专家经验和个体模糊意见聚合后获得曳引机新投入使用的失效概率阈值区域小于0.03，曳引机长期不受限制的运行的失效阈值区域为[0.03-0.1)，曳引机状况已不适合长期连续运行的失效概率阈值区域为[0.1-0.3)，当失效概率阈值区域大于0.3则表示曳引机随时可能发生损坏；

根据如下公式计算得到各个指标反映出曳引机的失效概率P_n：

P_n,average＝average(P_mean,P_max,P_rms,P_kurt)，

其中x_n为曳引机振动信号的时域指标值，r₀-r₄为根据ISO-10816振动监测评估标准选取的振动阈值，P_n为各个时域指标所反映出曳引机的失效概率，P_n,average为时域指标所反映的曳引机总体失效概率，P_mean,P_max,P_rms,P_kurt分别为根据振动信号的均值、极大值、均方值根、峭度值计算所得失效概率。

4.根据权利要求3所述一种基于故障树的电梯冲顶事故动态预测方法，其特征在于：

通过失效概率值所在区间诊断出曳引机的失效概率，曳引机总体失效概率则可直观体现出曳引机的整体健康情况；

失效概率所对应的曳引机安全状态如下表所示：

5.根据权利要求1所述一种基于故障树的电梯冲顶事故动态预测方法，其特征在于：利用故障树对曳引机失效概率定量分析：

由于底事件发生概率较低，高阶的多底事件发生概率都在极小值以下，因此采用最小割集独立近似计算顶事件以减少计算量，

采用最小割集独立近似计算电梯发生冲顶事故顶事件的概率：

式中，P(T)为顶事件T的概率值，K_i为第i个最小割集。