[发明专利]基于统计学模型的电梯健康度检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于统计学模型的电梯健康度检测方法及装置。该方法首先采集影响电梯健康度的样本数据；然后对样本数据分别进行KMO检验和Bartlett检验，判断数据是否适合进行因子分析；再做变量共同度的检验，选取公因子进行因子分析，写出各公因子的表达式；接着将上述公因子进行多重线性回归分析，确定电梯健康度检测模型；最后采集影响电梯健康度的测试数据，通过确定的检测模型得到电梯健康度。本发明采用了统计学中的因子分析法来建立电梯健康度模型，并在此基础上进行嵌入式的软硬件开发，改进了以往电梯检测装置只检测不分析的缺点。

技术领域

本发明涉及电梯检测领域，具体是涉及一种基于统计学模型的电梯健康度检测方法及装置。

背景技术

随着电梯在城市生活中的逐渐普及和生活水平的提高，人们对电梯运行性能和服务质量的要求也随之提高。电梯的客观性能指标，如加速度、振动、噪声等会对乘坐体验产生影响，同时乘客也有很多方面的主观体验，如轿厢空间、温度、湿度、照明等等。所以电梯健康度实际是一个检验电梯的性能、设计、质量的综合性指标。

在电梯行业的国家标准中仅包含了电梯启动时垂直方向的振动、运行过程中的水平方向振动、噪声等与健康度检测相关的单项检测指标，但没有电梯健康度的直接检测方法和评价标准。现有的电梯检测设备也只是简单的将检测到的物理量显示出来，本发明专利旨在建立一套基于统计学因子分析法的电梯健康度评测模型。并以此模型为基础，进行嵌入式软硬件开发，设计出一套包含多种检测功能、高效率的电梯检测装置。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于统计学模型的电梯健康度检测方法及装置，和已有的电梯检测装置相比，不仅可以采集电梯运行过程中的各物理量，还提供了一个可以准确评测电梯健康度的模型，实现对电梯健康度检验。

解决本发明目的的技术解决方案为：基于统计学模型的电梯健康度检测方法，步骤如下：

步骤1、采集影响电梯健康度的样本数据；

步骤2、对样本数据分别进行KMO检验和Bartlett检验，判断数据是否适合进行因子分析，若检验结果表明不适合，则跳转至步骤1，否则，跳转至步骤3；

步骤3、做变量共同度的检验，选取初始特征值合计值大于公因子阈值的公因子，计算其对应的累加方差贡献率，若累加方差贡献率小于设定贡献率阈值，则跳转步骤1，否则，对选取的公因子进行因子分析，写出各公因子的表达式；

步骤4、将上述公因子进行多重线性回归分析，确定电梯健康度检测模型；

步骤5、采集影响电梯健康度的测试数据，通过确定的检测模型得到电梯健康度。

电梯健康度检测装置，包括：信号采集模块、信号处理模块、健康度测评模块和交互模块，其中信号采集模块采集影响电梯健康度的数据；信号处理模块对采集的数据进行放大、滤波、线性化补偿、隔离处理；健康度测评模块对处理的数据进行测评，得到电梯健康度分数，交互模块将评测结果展示给用户。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：采用了统计学中的因子分析法来建立电梯健康度模型，并在此基础上进行嵌入式的软硬件开发，改进了以往电梯检测装置只检测不分析的缺点。

附图说明

图1是发明基于统计学模型的电梯健康度检测方法的流程图。

图2是本发明的整体架构图；

图3是本发明电梯健康度测评模块的示意图；

图4是使用SPSS进行因子分析时选择变量图；

图5是SPSS软件的“因子分析描述统计”图；

图6是SPSS软件的“因子分析旋转”图；

图7是SPSS软件的“因子分析因子得分”图。