电梯的故障监测技术及应用

杨　陶（重庆市特种设备监测研究院，重庆市涪陵区408000）



电梯的故障监测技术及应用

杨陶（重庆市特种设备监测研究院，重庆市涪陵区408000）

近年来，随着城市化进程的不断加快，高层建筑数量不断增多，电梯的应用也越来越广泛，但在其运行过程中，一旦出现故障，必将威胁到乘梯人员的生命财产安全。此情况下，本文首先论述了电梯故障监测技术及其具体应用，其次电梯故障监测技术发展趋势进行了一定的探讨，以期为电梯的安全运行提供有效的保障。

电梯故障；故障监测；技术应用

1　引言

近年来，随着科技的快速发展，电梯在人们日常生活中的重要作用越来越突出，电力安全问题成为人们关注的首要问题。随着电梯应用的日益广泛，为了有效提升电梯运行安全，必须强化其运行故障监测，并且还要对电梯运行状态与故障进行实时监控，一旦发现故障，及时采取措施解决，避免事故的发生。通过电梯故障监测技术的应用，可远程实时监控电梯运行状态与其故障状态，并且还可降低服务成本，节省大量的人力。

2　电梯的故障监测技术及具体应用分析

2.1小波分析与电梯急停故障诊断

2.1.1小波分析

相比于Fourier变换法，小波变换法是时间（空间）频率的局部化分析，其可通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，从而实现细分高频处时间、低频处频率的目的，可自动适应时频信号分析的要求，可聚焦到信号的任意细节，妥善解决了Fourier变换的困难问题。

2.1.2小波分析法的优点

相比于时域分析与频谱分析等分析法，小波分析法主要具备以下优势：①小波分析法能够满足高通、低通与阻滤波等方面需求，并且还可将各种波细化分解至不同的层次与频域中，同时还可对一些小波系数进行有效的控制，从而实现排除干扰的目的。②通过小波分析法的应用，可有效监测信号中出现的一些不正常点，并且还具备准确监测其具体的位置与实际大小，依据综合反映突变位置属性的能力，从而为机械故障监测的顺利进行提供有效的保障。③通过应用小波分析法，还可在分析各种小波函数特征的基础上，选取最为有效的小波函数进行边缘或尖峰监测作业。

2.1.3小波分析法在电梯急停故障诊断中的应用

Fourier分析法仅能够获得窗口区间的有关信息，所以仅适用于平稳信号的监测作业。小波分析法不会受到Fourier分析法等因素的约束，其能够有效监测非平稳信号，尤其是能够对瞬间变化信号独特的优势进行监测，电梯故障所产生的信号属于非平稳信号的一种类型，所以小波分析法能够在电梯故障监测中获得较为广泛的应用。

通常情况下，当电梯遇到急停故障时，往往会发生剧烈的震动，并且停止运行，此时，通过小波分析法，能够对此类信号进行合理的分解，从而获得不同子空间信号分布情况，之后根据此进行有效的处理。对于小波分析与数据融合相结合的故障诊断数据融合，主要是指将不同性质的传感器在不同层次上获得的同一种事物的信息，或是同一个传感器在不同时间获得了同一种事物的信息综合成一个信息表征形式的处理过程。

2.2多传感器信息融合与电梯急停故障诊断

2.2.1多传感器信息融合

数据融合、特征融合与决策融合是构成多传感器信息融合的三个层面，工作原理为：①通过数据融合分析、处理原始数据。②通过特征融合提取原始信息特征。③通过决策融合对数据进行智能化处理，并找出最终的决策。由此可知，通过多传感器信息融合方法的应用，能够对信息进行多层次的、多方位的分析与监测，从而明确检查结果的准确性。

2.2.2多传感器信息融合技术优点

①多传感器信息融合技术具有较大的覆盖时间范围与系统空间。②在电梯故障诊断过程中，通过多传感器信息融合技术，可对其进行智能化分析，从而获得满足故障情况的诊断方式。③通过多传感器信息融合技术，可提高故障诊断结果的精确性与有效性。

2.2.3多传感器信息融合方法在电梯急停故障诊断中的应用

由于电梯电气系统结构较复杂，导致其故障存在多样性、不确定性与故障间联系复杂性特征，此时如果采用物理与数学模型，通常无法准确的描述故障所在的位置与发生原因。但通过多传感器数据融合技术，能够提升监测系统精确度，并且还能够进行准确的、快速的诊断。通过对由多传感器提供的信息进行综合利用，可为复杂系统故障诊断中的不确定性问题的妥善解决提供有效的处理措施。

在电梯运行故障监测过程中，对于多传感器信息融合技术的应用，主要是在充分利用由多传感器采集的电压、电流等参数的基础上，对电梯系统进行多方位动态监测，可有效融合多传感器输出的不同信息，并且还可综合判断各种参量信息，从而全面提升电梯故障系统监测水平。

2.3神经网络与电梯急停故障诊断

2.3.1神经网络

神经网络方法具备有效处理普通数据、思考、学习与记忆的功能，如同人类的大脑。此外，神经网络方法尤其适用于非线性问题的分析与解决，目前在医学、金融等行业中获得了广泛的应用。

2.3.2神经网络技术的优点

神经网络技术作业原理为通过其较强的容错性、自学习性、自组织性、并行处理等功能，对非线性问题进行妥善处理。对于其在电梯故障监测作业中应用优势，主要体现在以下方面：①能够统一归纳信息，并且还可构建明确的、健全电梯系统运行情况数据库。②具有较强的自适应性、自组织性与容错性，可实时跟踪环境变化，并且还可获得有关数据信息。③具备智能处理机制，可对电梯故障数据进行更高效的分析，大大缩短了故障分析时间，提升问题处理效率。

2.3.3神经网络技术在电梯急停故障诊断中的应用

通过有效组合信号，并采用各种子神经网络，能够从不同的测量对故障进行诊断，如果诊断结果不明确，还能够通过全局决策融合，从而大幅提升了故障确诊率。

通过上述操作，能够获得基于系统信息融合的神经网络诊断模型，该模型主要由信息分配、局部诊断与决策融合诊断三部分构成。其中，信息分配网络能够像各个诊断网络中分配信号或是信号的特征；局部模糊神经网络可分别诊断电梯驱动系统与曳引机故障；决策融合诊断主要是采用D-S证据理论对局部诊断网络的诊断结果进行决策融合。

3　电梯故障监测技术发展趋势

近年来，随着城市化进程的不断加快，人们生活水平与质量逐渐提高，对电梯服务的要求也越来越高，再加上电梯突发事故的逐渐频繁，未来电梯将向更加人性化与科学化的趋势发展，主要体现在以下方面：

（1）新技术、新方法的研究与应用。在现代化社会中，Wifi技术以数据传输快、覆盖面积广等优势获得了较为广泛的应用与良好的发展，在未来的电梯系统中，网络传输此部分也可以通过Wifi技术来收集数据，从而大大加快无线感应器传输速度。3G、4G网络通信速度较快，覆盖面积也较为广泛，并且不需要进行许多线路的铺设作业，可作为电梯运行监测系统中的通讯网络使用，以实现大幅降低线路搭建成本。

（2）故障预警研究。当前所使用的电梯运行故障监测系统仅可诊断、处理已经发生的故障，无法从本质上确保乘坐人员的安全，基于此，未来的电梯监测技术在故障诊断方面还需要对电梯日常运行进行更加准确的、细致的监测，查出电梯各处微小变化，并在此基础上准确的评估电梯的安全状况，有效规避故障的发生。

（3）智能化、一体化研究。电梯监测系统如果要与智能化系统连接，就必须维持与消防系统、安保系统、建筑管理系统等系统但是通讯，以形成一个整体，对电梯进行全方位的监测、保养、维修与管理。

4　结语

总而言之，电梯故障监测主要是对电梯运行状态与故障等进行实时的、有效的监控，可及时通知电梯维护人员电梯故障实况，缩短电梯故障的排除周期，确保乘坐人员生命安全。同时，通过电梯故障监测项目的实施，还可为电梯生产厂家提供有效的数据，为之后的改进提供便利。此外，其还能够为政府部门提供真实的电梯故障数据，从而为政府监督、管理电梯提供有效的依据。

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2016-3-8

TU857

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2095-2066（2016）10-0242-02