[发明专利]基于数据驱动的电梯故障诊断与预警方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的电梯故障诊断与预警方法，其特征是，借助于远程服务中心、故障诊断与预测终端和电梯控制器实现，包括如下步骤：

首先对实时电梯故障数据进行挖掘获得电梯故障数据流中的特征信息，并将挖掘结果保存在故障诊断与预测终端的电梯故障案例库中，作为电梯故障知识库的来源；然后利用电梯故障案例库对故障诊断与预测终端上的电梯故障知识库进行更新，通过相似度匹配计算，实现电梯故障知识库的及时更新，再针对新电梯故障问题的特征进行案例检索，采用基于案例推理的故障诊断方法对电梯系统进行故障诊断：通过检索电梯故障知识库或临时电梯故障案例库中的知识或案例，获得与新电梯故障问题具有最相似特征的信息，解决诊断问题；

此外，利用远程服务中心上的电梯故障识别分类器，对获得的电梯故障数据流进行聚类分析，将相应的电梯故障数据流与电梯故障类型关联起来，并用此电梯故障数据流与相应故障类型训练分类器，再通过另一组电梯故障数据流与相应的故障类型对分类器进行检验，以验证训练后的分类器的正确性；远程服务中心不断更新分类器，并将最新的分类器下载到本地故障诊断与预测终端中，本地的故障诊断与预测终端实时采集电梯数据流并将其输入分类器，由分类器输出实时数据流与现有电梯故障数据流进行相似程度比较，相似程度越大，出现同种故障的可能性越大，依此进行电梯故障预测。

2.如权利要求1所述的基于数据驱动的电梯故障诊断与预警方法，其特征是，采用基于案例推理的故障诊断方法对电梯系统进行故障诊断是在故障诊断与预测终端上进行，并进一步细化为如下步骤：

（1）电梯故障知识库：是电梯故障诊断知识、经验的集合，主要由专家提供，包括电梯基本信息、电梯故障的分类信息以及不同种类故障需要的各种关键特征属性及其权值，并依此构建电梯故障案例库和征兆数据库；

（2）建立电梯故障案例库：维修人员根据包括电梯故障日志和维修日志的历史数据填写关于电梯故障的各种信息，并以此为依据存储案例和产生新案例；

（3）建立征兆数据库：存储电梯发生故障时采集到的故障类型数据流信息，即故障发生时电梯运行的各个参数；

（4）建立规则库：存储各种电梯故障类型之间的相互关联信息，是对故障案例库应用关联规则算法，进行数据挖掘，从众多的电梯故障案例信息中，提炼出深层次的、隐含的知识，用于电梯故障诊断，指导维修人员做出响应的维护措施；

（5）推理系统：由案例检索、案例匹配、案例调整组成，具体为：通过对电梯故障案例库进行案例检索寻找一个或多个与当前故障最相似的案例，用到的检索算法有模板检验、归纳检索、最近邻搜索；然后根据检索到的案例生成解决方案并通过案例修正对已生成的解决方案进行调整，调整的方法有转换法、替换法、特定目标驱动法；

（6）案例学习：根据维修人员的反馈信息，对电梯故障案例库进行案例复用，即如果该方案可以解决遇到的故障则保存电梯故障案例库中的维修建议，否则对该方案进行修改后保存到故障案例库，这样不断获取新知识和改进旧知识，形成新的维修方案，并添加到案例库中，使案例库不断得到扩充和完善。

3.如权利要求1所述的基于数据驱动的电梯故障诊断与预警方法，其特征是，案例检索具体实现步骤：

（1）采集电梯故障数据流，提取特征信息并根据分类结构索引，初步检索出符合特征信息的案例种类。

（2）根据故障案例的种类将故障信息特征值与电梯故障知识库进行匹配。

（3）根据改进的欧式算法进行计算，计算出该目标案例与初始匹配案例集中的所有案例的匹配度，并根据匹配度的大小进行排序，输出与目标案例最匹配的前几个案例，完成案例匹配过程；最后，显示案例匹配详细信息，并为案例修正做准备。

4.如权利要求1所述的基于数据驱动的电梯故障诊断与预警方法，其特征是，分类器的生成过程包括数据预处理模块、特征提取模块以及分类器生成模块，其中数据预处理模块采用包括标准化、方差缩减步骤，负责剔除数据中的异常数据、冗余数据等噪声数据；特征提取模块采用主成分分析、偏最小二乘法，负责简化数据流，提高训练效率；分类器生成模块还包括神经网络、支持向量机子模块。