[发明专利]一种电梯厅门的故障自动识别方法

权利要求书

1.一种电梯厅门的故障自动识别方法，其特征在于：其包括如下步骤：

S1：构建一个基于机器学习算法的电梯厅门故障检测模型；所述电梯厅门故障检测模型的输入为电梯厅门在一个开关周期内的运动状态的特征数据，所述电梯厅门故障检测模型的输出为当前电梯厅门的故障类型判别结果；

S2：采集电梯厅门在正常状态以及各类不同故障类型状态下的运动状态的特征数据，并绘制成相应的运动状态曲线；采集的厅门的所述运动状态数据包括三轴角速度、加速度和速度，以及三个轴向的位移；所述三轴角速度、加速度和速度通过惯性测量单元获取，所述三个轴向的位移通过位移传感器获取；

所述故障类型包括：门槛异物导致的卡阻状态、门系统挂轮的松动状态、门导靴的缺失状态；三者在用于进行模型训练的数据集中的占比相同；

S3：对绘制的各个运动状态曲线表征的厅门状态进行人工标记；且在采样数据中，故障状态和正常状态的数量比为1:1，各种故障类型的数量占比相同，将标记后的厅门运动状态的特征数据和对应的故障类型构成的数据集作为模型训练的数据集；

其中，数据集人工标记的过程如下：根据获取到的电梯厅门在正常状态以及各类不同故障类型状态下的运动状态的特征数据，绘制电梯厅门在各种不同状态类型下的典型的运动状态曲线；然后将采集到的样本数据绘制的样本运动状态曲线与典型的运动状态曲线进行对比，确定各个样本运动状态曲线对应的电梯厅门的状态类型；并根据所述状态类型的判断结果完成人工标记；

S4：按照与上步骤相同的采样比例将所述数据集分为训练集和测试集；通过训练集对构建的所述电梯厅门故障检测模型进行训练，并利用测试集对模型的训练效果进行验证；直到所述电梯厅门故障检测模型达到训练阶段的要求；

S5：在每收到一次厅门开关指令时，获取对应电梯的厅门运动状态的特征数据，并绘制成相应的实时运动状态曲线，将所述特征数据输入到训练完成的所述电梯厅门故障检测模型中，得出该电梯层的厅门状态的识别结果；并保留相应的实时运动状态曲线及其识别结果。

2.根据权利要求1所述的电梯厅门的故障自动识别方法，其特征在于：所述故障类型还包括除门槛异物导致的卡阻状态、门系统挂轮的松动状态，或门导靴的缺失状态以外的其它故障状态，所述其它故障状态的样本按照其在所有故障状态的出现频率的占比添加到所述数据集中。

3.根据权利要求1所述的电梯厅门的故障自动识别方法，其特征在于：步骤S4中，所述训练集和测试集中数据量的比例为8:2。

4.根据权利要求1所述的电梯厅门的故障自动识别方法，其特征在于：步骤S5中，当识别出某层的电梯厅门出现故障时，还向管理人员发出一个警报信号；并向电梯控制系统发出停止该层的厅门运行的控制指令，直至相应的故障解除。

5.根据权利要求1所述的电梯厅门的故障自动识别方法，其特征在于：步骤S5中，在收到任意一个厅门开关指令时，还获取其余各层的厅门运动状态数据，并检测其余各层的厅门是否存在各轴向的速度、加速度或位移变化；是则向电梯控制系统发出停止该层的厅门运行的控制指令，同时向管理人员发出一个预警信号，提醒管理人员检查。

6.根据权利要求5所述的电梯厅门的故障自动识别方法，其特征在于：所述预警信号的生成方法如下：设置一个厅门轴向速度、加速度、角速度阈值和轴向位移阈值，所述轴向速度、加速度、角速度阈值和轴向位移阈值分别为所述电梯的厅门在非开关状态下的速度、加速度和位移变化的最小值，当电梯中任意一层的厅门在非开关状态下的任意一个轴向的速度、加速度、角速度或位移变化大于所述轴向速度、加速度、角速度阈值或轴向位移阈值时，判定电梯中该层的厅门处于故障预警状态，并等待管理人员确认。

7.根据权利要求1所述的电梯厅门的故障自动识别方法，其特征在于：步骤S5中，在每次保留相应的实时运动状态曲线及其识别结果后，对表征电梯厅门全生命周期内各种故障发生频率的一个故障概率数据库进行更新，所述故障概率数据库用于指导电梯生产和维保的过程。