基于多通道卷积的电梯异常振动故障诊断

电梯是人们生产生活的必要工具,其振动与电梯安全运行密切相关。目前电梯的故障诊断方法缺乏对于电梯运行数据的充分利用,难以准确地找到导致电梯异常振动的原因。针对这一问题,提出了一种多通道一维卷积神经网络的电梯异常振动故障诊断方法,该方法充分利用了电梯的振动数据信息。首先,通过经验模态分解将振动信号分解为多个固有模态函数信号,从而获得多重互补的故障特征作为多通道输入;然后,构建多通道一维卷积神经网络,进行多通道信号特征融合提取,实现对多种电梯异常振动的准确分类。使用电梯动力学模型得到多种电梯导轨异常的仿真数据,用所提方法针对实验仿真数据进行训练和验证,结果表明所提方法模型具有良好的收敛能力与鲁棒性能,并且具有较好的分类精度。

基于VMD-SVD与SSA-SVM的电梯导靴故障诊断

为有效提取电梯导靴故障信号特征以及提高故障识别率,提出变分模态分解(VMD)、奇异值分解(SVD)与麻雀搜索算法优化支持向量机(SSA-SVM)相结合的电梯导靴故障诊断方法。首先用VMD算法分解电梯导靴振动信号,利用所得分量构建特征矩阵,再应用SVD理论提取特征矩阵的奇异值序列;用麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机相关参数,将奇异序列作为特征值输入到SSA-SVM模型,对导靴故障进行识别。结果表明该方法不仅消除了信号分解时的模态混叠现象且有效提取了故障导靴的特征,相比于EMD结合SVM的方法,导靴故障诊断识别率提高了10%。

探究电梯检测及对急停故障的诊断

随着我国社会经济的飞速发展，城市的发展也变得更加的迅速，城市中的高层建筑也在飞快的增多，电梯在城市人们的生活中开始扮演越来越重要的角色，这也使得人们对于电梯的稳定性和安全性的要求也更加的严格，本文针对电梯和电梯发展的情况，对电梯的运行原理和电梯的检测进行探究，并且提出了相关的解决方法。

小波包能熵谱和证据融合推理的电梯急停诊断

采用加速度时域信号的峭度系数和小波包变换后的频域信号能熵谱定义特征向量，获得证据融合法推理证据；利用测试样本统计得到特征值区间数；基于待测样本特征值与区间数之间的距离设计相似度，并归一化得到证据的基本概率分配函数；而后对证据进行时空融合得到证据融合合成规则，并采用可信度分配函数进行证据融合推理诊断；最后开展电梯实测实验，利用3层sym8小波包变换和9个证据对急停进行诊断。实验表明，该方法电梯急停故障诊断的准确率大于98％。

故障树法和改进PSO-PNN网络的电梯故障诊断模型

针对电梯故障问题,提出一种将故障树分析法、改进的粒子群优化算法和概率神经网络相结合的方法用于电梯的故障诊断。以电梯的安全回路系统为例,用故障树法对回路进行分析,获得训练样本与故障类型;使用粒子群算法对概率神经网络的平滑因子进行优化,在优化过程中,针对粒子群算法存在易陷入局部最优的缺陷,提出对惯性权重的改进策略;采用相对误差对诊断效果做出评估,并与传统的概率神经网络和基本粒子群算法优化的概率神经网络在各种故障类型输出和最大相对误差等方面进行比较,结果表明:该模型能够有效诊断电梯故障。

基于案例推理的电梯故障诊断系统的设计与实现

研究了基于案例推理的原理和方法，结合电梯产品故障的特点，详细讨论了案例的表示、检索匹配、调整等关键技术的设计，并以此实现了电梯故障诊断系统。

基于KPCA-DSVM的电梯运行故障诊断方法

电梯轿厢铅垂起动和制动运行过程中加速度参数反映了电梯的运行状态,可作为电梯运行故障诊断的信息源之一。但目前采集到的加速度信号具有高斯噪声干扰、变维、高维、非线性、故障类型多且样本不均匀等特点。为此,提出一种基于核主元分析与有向无环图支持向量机(KPCA-DSVM)相结合的电梯运行故障诊断方法。该方法首先通过小波变换与中值平滑提取信号轮廓;然后设置阈值分割出起动和制动轮廓,并尺度变换为固定维数;接着设计核主元分析(KPCA)算法实现故障特征低维表达;最后设计有向无环图支持向量机(DSVM)进行故障检测与分类。实验结果表明,该方法的故障检测率和误报率分别为98%和0.7%,单一故障分类准确率为93%,混合故障分类准确率为90%,能满足在线实时检测需求,优于传统方法。

基于可视化的电梯故障诊断方法

本文介绍了一种基于可视化的电梯故障诊断方法。将连续小波变换和脊线提取算法运用于电梯故障诊断中,分析电梯运行过程中的信号,帮助工程师寻找故障可能发生的时间和导致故障的部件,以解决电梯故障。

基于机器学习的电梯故障诊断云系统

为及时有效检测出电梯的机械故障,设计了一种基于智能设备振动监测和机器学习的电梯故障诊断云系统。首先通过智能设备中的振动传感器收集了海量的电梯振动信号数据,并将该数据传输到云系统中,云系统对电梯振动数据进行了特征参数的提取,进一步通过无监督学习与监督学习对所提取到的电梯轿厢振动特征参数进行数据挖掘与分析,分析得出电梯机械系统各种故障隐患与电梯运行时振动信号之间的内在关系,从而实现电梯系统中的各种故障诊断和预测。

液压电梯动态特性与故障诊断试验系统的研制

液压电梯是一种利用液压动力驱动轿厢升级的电梯,具有运行平稳、舒适、噪声低等优点,在我国一些公共场所设施建设中应用日益广泛。文章介绍了液压电梯基本结构、工作原理及动态特性,重点阐述了故障诊断试验系统的研制,为液压电梯的安全运行提供可靠的保障。

神经网络技术在电梯故障诊断中的应用

电梯是高层建筑的重要装置,其正常运行对人们的生产生活有着十分重要的意义,通常来讲在电梯运行过程中不可避免的出现一些运行故障,在故障产生之时要迅速实现故障诊断,及时进行抢修,将损失降到最小。神经网络技术可用于电梯的故障诊断,效果良好且应用广泛。本文以电梯故障诊断为切入点,分析神经网络技术基本原理,切实探讨不同模型在电梯故障诊断中的具体应用,为我国的电梯行业发展贡献一份力量。

PLC在电梯控制系统中的应用

PLC控制技术是一种基于计算机技术基础上的新型工业自动化控制装置,是当前电梯控制系统中应用最多的控制方式。文章介绍了电梯控制系统的组成、PLC的定义及发展趋势,PLC电梯控制系统的基本结构、工作原理及功能和在电梯中应用的流程图等,并以PLC对电梯常见故障的成功检测实例说明了PLC在电梯控制系统中具有较强的实用性。

电梯控制系统中PLC技术的应用

随着近年来高层建筑的增多,电梯已经成为人们出行的必需品,其运行质量也越来越被看重。传统的电梯控制系统电子技术的 作用较弱,不利于日常的运行和检修,因此它已逐渐被社会所淘汰。而新型的 PLC 技术的诞生为解决这些弊端提供了很大便利,此文章将 深刻剖析 PLC 技术应用在电梯控制系统中的必要性及好处。

神经网络在电梯故障诊断中的应用

随着城市现代化进程的加快和建筑密度的增加,电梯在商务和住宅楼、公共场所等建筑中得到广泛应用,成为人们日常生活中不可或缺的运输载体,同时电梯的年度增长率和保有量呈现快速上升的趋势,如何保证电梯运行的安全性、可靠性和舒适性也成为了行业的研究重点和人们关注的焦点。

基于无线网络的远程电梯检测与故障诊断系统的研发

目前,基于无线网络的远程电梯检测与故障诊断系统相关技术成为行业内的研究重点。但是由于电梯行业对于安全要求相对较高,并且相关技术相对特殊。同时由于相关技术仍处于发展阶段,因此,我们需要进一步思考无线网络与远程电梯检测与故障诊断技术的融合方法。