[发明专利]基于动态负载的电梯平层动态误差参数模型辩识方法

摘要

本发明公开了一种基于动态负载的电梯平层动态误差参数模型辩识方法，通过电梯平层动态误差的变化，确定电梯制动器的工作状态；轿厢负载变化和电梯平层动态误差两者相对应关系，由局部模型网格构建平层动态误差的加权模型，得到平层动态误差的估计值，构建电梯平层动态误差参数模型；当满足平层动态误差模型，制动器工作，曳引机不工作，通过电梯平层动态误差参数模型，确定电梯制动器的工作状态，减少电梯事故的发生。

主权项

基于动态负载的电梯平层动态误差参数模型辩识方法，其特征在于通过电梯平层动态误差的变化，确定电梯制动器的工作状态；电梯平层动态误差的变化，当轿厢在第k次平层后，电梯制动器工作，轿厢门打开，乘客或货物进出，轿厢负载变化产生电梯平层动态误差，两者对应关系可表示为：ξ(k)＝f[ξ(k‑2),ξ(k‑1),T(k),T(k‑1),T(k‑2)]，令P(k)＝[ξ(k),T(k‑1)]Q(k)＝[ξ(k‑1),ξ(k‑2),T(k‑1),T(k‑2)]由局部模型网格构建平层误差的加权模型，得到平层动态误差的估计值为：ξ^(k)=β1(Q(k))PT(k)α1+β2(Q(k))PT(k)α2+...βn(Q(k))PT(k)αn]]>其中，α1为子模型参数，参数βi可写为：βi(Q(k))=exp(-(Q(k)-hi)T(Q(k)-hi)si2)]]>其中：si为高斯函数宽度，hi为聚类中心。电梯平层动态误差参数模型构建具体步骤如下：1)电梯运行过程中，对于P(k)的对应关系，电梯轿厢每停一次，采集停顿时间区域的电梯平层误差数据，并只保留波动最大的一次，采集的数据中，选定聚类个数范围η∈[2,ηmax],取阈值τ＝0.01；2)根据采集的样本，以两个数值矢量最为悬殊的样本作为初始聚类中心，即：(i,j)＝arg max||centi‑centj||任意的初始隶属度矩阵且满足下式；Σi=1ηaik=1,k=1,2,...,N0<Σk=1Naik<N,i=1,2,...,η]]>3)根据下式计算聚类中心；hi=Σk=1N(aik)2P(k)Σk=1N(aik)2]]>其中，aik∈[0,1]表示隶属度4)计算隶属度矩阵Al，若对i＝j有则令对于i≠j，l为迭代步骤；如果Δ(Pj,hi)＞0，则否则aik＝0上式中,i＝1,2,…,η,k＝1,2,…,N5)若||Al‑Al‑1||＜τ，则迭代结束；否则，令l＝l+1跳转到步骤3)。6)由聚类结果划分样本数据的归属域；7)根据数学样本，考虑性能指标：使其极小化，可计算子模型参数αi.其中，i＝1,…,n,m＝1,…,M8)取均方根误差ε为满意的性能指标阈值，如果ϵ=1NΣk=1N(ξ(k)-ξ^(k))T(ξ(k)-ξ^(k))]]>当前的性能指标ε＜γ(γ为给定的阈值)，则认为建模结果是满足要求的。否则调整阈值τ，令η＝η+1返回步骤6)。9)根据以上步骤，最终可得到满足要求的电梯平层动态误差模型；制动器工作时取工作状态为1，曳引机此时不工作取工作状态为0。