[发明专利]基于大数据分析的曳引电梯健康状态特征参数提取方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的曳引电梯健康状态特征参数提取方法，其特征在于，所述方法包括：

确定曳引驱动电梯的风险分布状况；

基于所述风险分布状况确定所述曳引驱动电梯的至少两个风险点；

基于判断矩阵确定所述至少两个风险点各自对应的权重系数；

基于所述至少两个风险点各自对应的权重系数，确定所述曳引驱动电梯需要提取的健康状态特征参数；

基于所述健康状态特征参数的信号类型，确定所述健康状态特征参数的提取方式；

其中，用以确定所述至少两个风险点各自对应的权重系数的判断矩阵，通过如下方式确定：

确定所述曳引驱动电梯的物联网健康状态特征参数的判断矩阵中的各个元素的初始权重系数的平均数和标准差；

基于所述平均数和标准差更新所述各个元素的初始权重系数，将更新后的判断矩阵作为用以确定所述至少两个风险点各自对应的权重系数的判断矩阵；

其中，所述基于判断矩阵确定所述至少两个风险点各自对应的权重系数，包括：

基于与曳引驱动电梯相关的记录信息，确定所述曳引驱动电梯的判断矩阵中的各个元素所对应的硬件组成部分；

确定电梯的健康状态特征参数的判断矩阵中的各个元素所对应的硬件组成部分的初始权重系数，其中，所述判断矩阵(A)中第i行和第j列的元素x_ij表示硬件组成部分x_i与硬件组成部分x_j比较后所得的权重系数；

计算所述判断矩阵(A)中的每一行各元素数据的几何平均数w_i；

利用公式对所述判断矩阵中的各个元素进行归一化；

基于归一化后的计算结果确定所述至少两个风险点各自对应风险点的权重系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述曳引驱动电梯的风险分布状况，包括：

基于已存储的电梯事故信息，确定曳引驱动电梯的事故风险点；

基于已存储的电梯检验问题信息，确定所述曳引驱动电梯的硬件组成部分的问题风险点；

基于已存储的电梯常见故障信息，确定所述曳引驱动电梯的硬件组成部分的故障风险点；

基于所述事故风险点、所述问题风险点、故障风险点确定所述曳引驱动电梯的风险分布状况。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述健康状态特征参数的信号类型，确定所述健康状态特征参数的提取方式，包括：

基于所述健康状态特征参数的信号类型，确定所述信号类型对应的信号名称；

基于所述信号名称，确定所述健康状态特征参数的提取方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述健康状态特征参数的提取方式为电梯转接模块与传感器混合方式，并且所述信号名称为所述电梯的开门故障或者关门故障，确定所述电梯的门系统的故障信号的故障发生时间；

若所述故障发生时间大于第一预设阈值，确定需要对所述门系统的健康状态做出响应。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述健康状态特征参数的提取方式为转接模块并且所述信号名称为所述电梯的安全回路，确定所述电梯的安全回路中的任一个元件的元件参数出现故障，并且需要做出响应。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述健康状态特征参数的提取方式为传感器并且所述信号名称为所述电梯的制动器故障，确定所述电梯的制动距离超过阈值，确定需要做出响应。