爱华网
1.前言 电子计算机技术的突飞猛进和城市高层建筑的不断发展，电梯已经发展成为人类不可或缺的现代化垂直交通工具，得到了越来越广泛的应用[任诗波，吕嘉宾，陈则来.基于网络通讯的电梯远程故障诊断系统术[J].机电工程技术.2009.]，因此，随之产生了一系列的电梯故障、困人、不能运转等一系列的问题，乘坐人员的抱怨或者投诉状况也正在不断增加。电梯故障的出现密切影响着着乘坐人员的人身安全以及心理健康，其稳定性和舒适性也逐渐发展成为人们关注的重要指标，提高电梯行业的运行检测和故障诊断水平也显得尤为迫切。 2.对电梯工作原理、故障及检测的认识 电梯的工作原理。电梯主要依靠钢丝绳和驱动轮之间产生的摩擦力来运行。由电动机、制动器以及减速箱三个主要部件构成的曳引机产生的驱动力，使得轿厢得以运动。 电梯故障简介。由于现阶段对于电梯的研究和应用尚处于不成熟阶段，电梯的品牌、型号等差距比较大，相关的电梯维护人员比较少，并且技术水平比较低，导致对电梯运行监管不力，电梯故障的维修不够及时，再加之其存在的潜在危险时刻威胁着乘客的身心安全。通常我们所说的电梯故障主要包括因为零件、控制系统出现问题导致的电梯运转出现异常或者事故的现象[李端，苏珊等.多信息融合的电梯实时故障诊断系统设计[J].计算机测量与控制.2009.]。电梯故障诊断是指通过运用各种知识和技术对故障信息进行分析和处理，找出和电梯故障相关的数据分析评价结果。及时帮助乘客从出现故障的电梯中解脱出来，降低由于惊恐、错误操作而造成的事故伤害。全面保证乘客的人身安全、心理健康以及设备安全是电梯检测以及电梯故障诊断的水平有着重要的现实意义。 电梯故障检测简介。近些年来，国家制定的关于电梯的一系列标准，有效提高了我国电梯的安全水平，相关的事故伤害虽然在不断减少，但是仍然有待进一步的提高。这也就给相关检测部门以及电梯行业造成了压力，现今平均每年一次的定期检验存在着较多的缺陷。首先，一些潜在安全威胁的电梯得不到及时的检测；其次，人工检测的效率也非常低下，评价标准也不够客观公正；最后，这种人工定期检测的方法难以跟踪相邻两个检测期间电梯的动态运行状况。因此，应用智能检测技术来提高电梯检测的准确性，进而制定有效的解决方案对于社会经济的和谐发展有着重要的意义。 3.电梯急停故障诊断理论 电梯出现的故障当中，尤以急停故障对乘坐人员造成的身心伤害最为普遍和严重。下面主要运用小波分析、多传感器信息融合分析、神经网络等理论对电梯急停故障作出了如下的系列分析： 小波分析与电梯急停故障诊断：小波分析理论简介。小波分析是目前一个年轻的发展领域，主要涉及应用数学以及工程数学两个学科。运用伸缩运算功能、平移运算功能等理论来作出多尺度的分析，有效排除了FOURIER变换中存在的难题，在其应用领域取得了显著的成绩。还与物理学、计算机科学、图像信号处理等多门理论存在密切联系。小波变换分析方法能够将信号在时间以及尺度空间进行表示，拥有多尺度分析、进行高频准确定位、低频趋势分析等特点。 小波分析方法的优点。小波分析方法与时域分析、频谱分析等其他分析方法相比存在多方面优势。首先，小波分析方法能够满足低通、高通、阻滤波等多方面的要求，能够将各种波细化分解到不同层次以及频域，还能够对一些小波系数进行有效的抑制，去除干扰成分的存在。其次，运用小波分析方法可以对信号中存在的奇异点进行检测，这也是进行机械故障检测的关键所在。小波分析方法可以对测量信号的奇异点位置以及大小进行准确的检测，综合反映突变位置的各属性[李俊芳，曲照伟等.基于神经网络的电梯门系统故障预测方法的研究[J].天津理工大学学报.2009.]。此外，小波分析方法还可以依据各种小波母函数的特点选择最有效的小波函数来进行边缘或者尖峰检测。 小波分析方法在电梯急停故障诊断中的应用。由于运用傅立叶理论进行分析只能够获得窗口区间的相关信息，所以仅仅适用于对平稳信号进行检测。而小波分析方法却突破了傅立叶方法的局限性，它可以对非平稳信号进行有效的检测，特别对于瞬间变化信号的检测存在其特有的优势，而电梯故障产生的信号就是一种非平稳信号，因此被广泛应用到设备故障诊断当中。在电梯遇到急停故障的时候会发生剧烈震动并且运行停止，运用小波分析方法对这类信号分解，能够获得不同子空间的信号分布状况进而进行有效处理。小波分析和数据融合相结合的故障诊断方法数据融合(DataFusion)指的是将不同性质个传感器在不同层次上获得的关于同一事物的信息、或同一传感器在不同时刻获得的同一事物的信息综合成一个信息表征形式的处理过程。 多传感器信息融合与电梯急停故障诊断：多传感器信息融合理论简介。多传感器信息融合包括数据融合、特征融合和决策融合分为三个层次。数据融合处于最低层次，是对原始数据直接进行分析和处理。特征融合处于第二层次，它首先对原始信息进行多特征提取然后再进行下一步的分析和处理。决策融合处于最高层次，它可以进行对数据进行智能化的处理找出最有决策。该理论可以对各种类型传感器的信息进行多层次、多角度、多级别的分析检测、分析以及处理，能够有效消除冗余或者竞争，提高检测的准确性，对设备状态进行有效描述。 多传感器信息融合技术的优点。多传感器信息融合可以从多方面提高电梯故障诊断水平。第一，这种方法能够覆盖比较大的时间范围以及系统空间。第二，这种方法能够对数据层的融合结果做出智能化的分析，得出和故障相吻合的诊断方式。第三，运用多传感器融合方法进行故障诊断得到的结果更加精确、有效。 多传感器信息融合方法在电梯急停故障诊断中的应用。电梯电气系统结构复杂。其故障的多样性、不确定性和故障间联系的复杂性，使得难以用物理和数学模型准确描述故障部位和原因，多传感器数据融合技术为提高检测系统的精度、准确快速诊断，综合利用多传感器提供的信息为解决复杂系统故障诊断的不确定性提供了新的途径[龙锦中.电梯故障排除的措施和方法[J].装备制造技术.2010.]，其应用于故障诊断领域才刚刚起步。它充分利用了多传感器采集电压、电流、速度、温度等参数对电梯系统进行多方位动态监测，融合了多传感器输出的不同信息，强调了各种参量信息的综合判断，使系统的监测水平大大提高。 神经网络与电梯急停故障诊断：神经网络理论简介。这种理论方法是建立在生理学理论基础上的对于人类大脑处理问题方式的一种模拟。这种方法不仅能够对普通数据进行处理，还具备思考、学习以及记忆的功能。特别适合用于对非线性问题的分析和解决，因此在医学、金融等行业得到了广泛的应用。。 神经网络电梯故障诊断的原理。电梯故障诊断的神经网络模型分为3层，分别为输入层、隐含层和输出层。输入层节点个数为20，对应于20个故障现象，输出层节点个数为20，对应于20个故障部位。输出节点值的大小反映了故障出现的可能性。隐含层节点的个数可参照公式初步选取：h=+a，其中M为输出节点数， N为输入节点数，a为1至10的常数。 神经网络技术在电梯急停故障诊断中的应用。电梯是—个十分复杂的机电系统，在结构上由多个子系统耦合组成，表现在故障和征兆之间不是简单的一一对应关系。从信息融合的角度提出了基于信号类型及不同特征向量组合的神经网络诊断模型。即通过信号的有效组合，用各种子神经网络，从不同的侧面诊断故障，如果诊断结果不明确再通过全局决策融合，最大限度地提高确诊率。综上所述，可以得到基于系信息融合的神经网络诊断模型。该模型由信息分配 (包括信号的模糊化处理)、局部诊断和决策融合诊断三层构成。信息分配网络完成信号或信号的特征向各个诊断网络的分配，局部模糊神经网络分别对电梯驱动系统和曳引机进行故障诊断，决策融合诊断采用D—S证据理论对局部诊断网络的诊断结果进行决策融合 4.电梯急停故障诊断的意义 电梯在长期的使用过程中，难免会出现故障。由于急停故障发生时会有一系列的剧烈震动然后停止运转，很容易对那些没有心理准备的乘坐人员造成身心伤害甚至造成严重后果，并且影响到企业、商场及其他相关服务提供者的服务质量。因此，掌握故障诊断的相关理论和技术必不可少。通过对电梯运行系统进行获取，得到进一步的数据信息，然后进行一系列的故障诊断，及时有效的排除急停故障，对于降低和避免对乘坐人员造成的身心伤害有着重要意义。 总而言之，电梯已成为经济发展、城市建设必不可少的工具，在人们的生活中发挥着越来越重要的作用，全面提高电梯在运行过程中的安全性、可靠性离不开相关质量检测部门工作人员的努力。积极学习先进的检测经验和技术，提高电梯的服务质量，促进社会经济的顺利发展，保障乘坐人员的身心健康有着重要的现实意义。 参考文献 [1]任诗波，吕嘉宾，陈则来.基于网络通讯的电梯远程故障诊断系统术[J].机电工程技术.2009. [2]李 端，苏珊等.多信息融合的电梯实时故障诊断系统设计[J].计算机测量与控制.2009 [3]李俊芳，曲照伟等.基于神经网络的电梯门系统故障预测方法的研究[J].天津理工大学学报.2009 [4]龙锦中.电梯故障排除的措施和方法[J].装备制造技术.2010 [5]黄水霞，张广明，王业等.基于MAS的电梯故障诊断系统研究[J].机械设计与制造.2010 [6]吴 建.浅谈电梯电气故障维修的教学方法[J].中国科技信息.2010
