[发明专利]一种基于声信号的电梯按需维保方法有效
| 申请号: | 202011200413.6 | 申请日: | 2020-10-30 |
| 公开(公告)号: | CN112225026B | 公开(公告)日: | 2022-05-24 |
| 发明(设计)人: | 张瑶;罗来武;霍会军;蒋凌;葛余林;宋捷;汪燕飞;姚飞;王超越 | 申请(专利权)人: | 江苏蒙哥马利电梯有限公司;南通大学 |
| 主分类号: | B66B5/00 | 分类号: | B66B5/00 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 226000 江苏省南通*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 信号 电梯 按需维保 方法 | ||
1.一种基于声信号的电梯按需维保方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.于电梯的曳引机房内部、井道内壁与轿厢外侧顶部搭建声信号采集硬件平台,获取当天电梯各组件运行过程中的声信号;
S2.对S1步骤中采集到的声信号进行预处理,并在频域上进行多重求导获得声信号的频域特征值,构建包括多种不同情况下电梯运行情况的声信号特征数据集;
S3.测定步骤S2所述的特征数据集对应当天的电梯运行情况,并根据测定结果对声音信号进行标注打分;
S4.建立基于RNN神经网络与CNN网络级联的决策级特征融合模型,并利用已标注的数据集对网络进行训练,并依据训练好的模型的输出实现对当天电梯运行状态的打分及维护保养的预测;
所述步骤S2中频域特征值,包括:时间帧t处频率f的声信号能量与声信号能量变化率;
其中,所述声信号能量e(f,t)表示将第t帧声信号经过快速傅里叶变换后转化为频域信号,再将频域信号基于梅尔频率系数转化到梅尔频域获得能量幅值;所述声信号能量变化率为声信号能量e(f,t)的一阶导数
所述步骤S3中:
对声信号的标注打分分为两个部分:
(1)对电梯曳引机房内部、井道内壁与轿厢外侧顶部采集到的单一时间帧内的声信号依据规则进行标定,标定类型包括:不合格(1分),基本合格(2分)与合格(3分);
其中不合格为该时间帧内出现曳引机异响、减速箱异响、轿厢异常振动、钢丝绳异常摆动急需维保的情况;
基本合格为该时间帧内允许存在电梯各部件正常运行过程中由于自身部件老化发出的声音;
合格为该时间帧内声音无任何异常情况;
(2)对当天电梯整体运行过程的依据专业人工经验进行评价打分,打分为1-5分制包括:
1分:电梯无需维护保养;
2分:电梯需要依据《电梯维护保养规则》进行半月维护保养;
3分:电梯需要依据《电梯维护保养规则》进行季度维护保养;
4分:电梯需要依据《电梯维护保养规则》进行半年维护保养;
5分:电梯需要依据《电梯维护保养规则》进行年度维护保养。
2.根据权利要求1所述的电梯按需维保方法,其特征在于,所述步骤S1中的声信号采集硬件平台包括目标电梯、设置在目标电梯内的自由场传声器,转换、存储及远传系统和服务器;其中自由场传声器分别设置在目标电梯的电梯曳引房内、井道内壁上和轿厢外侧顶部,用于采集目标电梯运行过程中的声音信号模拟信号;目标电梯内设置的自由场传声器通过有线连接的方式将模拟信号传输给转换、存储及远传系统;转换、存储及远传系统中的核心处理装置,将模拟信号转化为数字信号并加以时间戳,在编号标注后以文件形式存储在系统硬盘中,通过DTU或路由器以4G或WiFi形式进行数据远传,服务器开辟固定IP端口号,监听通过4G或WiFi形式传输来的数据信号并进行处理。
3.根据权利要求1所述的电梯按需维保方法,其特征在于,所述步骤S4具体为:基于RNN神经网络与CNN网络级联的决策级特征融合模型的总体框架包括特征输入层,RNN隐藏层,CNN隐藏决策层,输出层,网络训练模块;输入层负责对电梯不同部位声信号的特征值进行初步处理;RNN隐藏层依据声信号负责对该部位的合格情况进行评价;CNN隐藏决策层作为决策级,依据各部位合格情况对电梯整体运行情况进行总体评价;输出层负责提供预测打分的结果;BPTT优化方法用于RNN网络训练,BP优化方法用于CNN网络训练;训练好的模型的能够输出对当天电梯运行状态打分,并对是否需要维护保养及需要什么程度的维保进行预测。
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