[发明专利]一种建筑电梯设备智能化监控系统及方法在审
申请号: | 202211248300.2 | 申请日: | 2022-10-12 |
公开(公告)号: | CN115390505A | 公开(公告)日: | 2022-11-25 |
发明(设计)人: | 严婷婷;张红飞;许鹏鹏;宋理佳;龚舒野;陆校松;马建忠;陆炎;王卫兵;马德凯;沈宇聪;易江;朱宇辰;刘子卓;赵晋栋;金晨晨;李晨兴 | 申请(专利权)人: | 江苏航运职业技术学院 |
主分类号: | G05B19/048 | 分类号: | G05B19/048 |
代理公司: | 深圳天融专利代理事务所(普通合伙) 44628 | 代理人: | 张莉 |
地址: | 226000 江苏省南*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 建筑 电梯 设备 智能化 监控 系统 方法 | ||
1.一种建筑电梯设备智能化监控方法,其特征在于,包括:
采集建筑内电梯设备运行信息,电梯设备运行信息包括异响数据值、第一温度数值、第二温度数值,其中异响数据值为电梯竖井中的异响;第一温度数值为电梯的制动轮表面温度,制动轮与驱动电梯运行的电机均安装建筑楼顶的设备室内,第二温度数值为设备室内的温度数据;
将装有电梯的建筑标记为监控对象,并对异响数据、第一温度数值进行分析,输出电梯运行系数,根据电梯运行系数的大小,判定是否在k时刻生对监控对象生成预警标记,若生成预警标记;
对电梯运行信息进行记录储存;
获取与预警标记对应的监控对象第二温度数值,第二温度数值由设置在设备室内的m个智能温度计获取,m为大于1的整数,m个智能温度计设置在设备室内不同区域,监测设备室内不同位置的温度数据,该温度数据不包括制动轮温度数据;计算获取的第二温度数值标的平均值与标准差,并根据平均值与标准差大小,判定是否将监控对象标记为外部异常与自身异常,将监控对象标记为外部异常时,生成外部维护信息;将监控对象标记为自身异常时,生成自身异常信息;
获取与自身异常信息对应的监控对象在k时刻前单位时间内x个第一温度数值,x为大于1的整数,将第一温度数值与制动轮温度阈值比对分析,获取第一温度数值大于或等于制动轮温度阈值的次数值、第一温度数值大于或等于制动轮温度阈值的整体持续时长值以及累积温度值,计算得到自身异常监控对象的制动摩擦片磨损系数,根据制动摩擦片磨损系数判定是否对监控对象制动摩擦片进行更换;
其中,获取与预警标记对应的监控对象在k时刻后单位时间内w个异响数据值,w为大于1的整数,将w个异响数据值与单位异响阈值比对分析,将w个异响数据值大于或等于单位异响阈值的数量标记为q,将q为分子,将w为分母,计算得到比例值,并比例值与比例阈值比对分析,若比例值小于比例阈值,则将相应的监控对象标记为偶发性异响信息;若比例值大于或等于比例阈值,则将相应的监控对象标记为常发性异响信息;
根据常发性异响信息获取相对应监控对象的竖井内环境数据,竖井内环境数据包括环温数据值hwz、环湿数据值hsz,环温数据值hwz获取过程包括:获取竖井内温度值与温度标准值的差值的绝对值标记为环温数据值hwz,温度标准值为监控对象适宜运行的温度范围最大值与最小值的平均值;环湿数据值hsz获取过程包括:获取竖井内湿度值与湿度标准值的差值的绝对值标记为环湿数据值hsz,湿度标准值为监控对象适宜运行的湿度范围最大值与最小值的平均值;通过公式HJ=hwz*b1+hsz*b2,计算得到竖井环境系数HJ;将竖井环境系数HJ与竖井环境阈值TH3比对分析;若竖井环境系数HJ大于或等于竖井环境阈值TH3,则表示竖井环境不满足监控对象运行要求,生成竖井环境调节信号发送至竖井通风设备,竖井通风设备使竖井内环境恢复到满足监控对象运行的要求;若竖井环境系数HJ小于竖井环境阈值TH3,则表示竖井环境满足监控对象运行要求,生成监控对象异响维护信息,发送至移动端,由移动端工作人员监控对象自身进行检修。
2.如权利要求1所述的一种建筑电梯设备智能化监控方法,其特征在于,判定是否在k时刻生对监控对象生成预警标记,具体分析输出逻辑如下:
将监控对象数量标记为n,n=1,2,3......n,n为大于1的整数,将异响数据与温度数据分别标记为yxzi与wszi,并将其进行公式化分析,在y时刻计算得出i个监控对象的电梯运行系数dtxi;将电梯运行系数dtxi与预警系数TH1比对分析,当电梯运行系数dtxi大于或等于预警系数TH1时,则对该监控对象生成预警标记;若电梯运行系数dtxi小于预警系数TH1时,则对该监控对象不生成预警标记。
3.如权利要求2所述的一种建筑电梯设备智能化监控方法,其特征在于,判定是否将监控对象标记为外部异常与自身异常,具体分析输出逻辑如下;若平均值大于或等于平均阈值、标准差小于或等于标准差阈值,则将监控对象标记为外部异常,反之则将监控对象标记为自身异常。
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