基于高速電梯運行特征大數(shù)據分析的急停故障診斷技術及應用.pdf

1、高速電梯作為現(xiàn)代高層建筑必不可少的垂直運輸工具，必須滿足功能性、安全性的品質要求。高速電梯有運行速度快、提升高度大、起停加速多變等特點，在發(fā)生急停故障時會產生振動與噪聲，嚴重影響了舒適性、安全性。高速電梯往往采用基于網絡的數(shù)字化運行監(jiān)控技術，產生的海量運行特征數(shù)據蘊含了大量的故障診斷信息。如何從高速電梯運行特征大數(shù)據中挖掘出故障信息，實現(xiàn)急停故障的快速診斷，對提高高速電梯的安全穩(wěn)定運行具有重要意義。
　　本文在綜述機電設備故障診斷

2、方法的基礎上，研究了高速電梯運行特征與急停故障的分層關聯(lián)、基于大數(shù)據分析的高速電梯急停故障特征提取、基于模糊BP神經網絡的高速電梯急停故障診斷等技術，開發(fā)了高速電梯急停故障大數(shù)據分析與診斷系統(tǒng)，在高速電梯的急停故障診斷中進行了應用驗證。
　　第一章綜述了大數(shù)據分析與故障診斷、機電設備故障診斷、電梯故障診斷等理論、技術與方法的研究現(xiàn)狀。介紹了本文的研究背景、研究內容和研究意義。
　　第二章在分析了高速電梯急停故障成因和高速電梯

3、運行特征大數(shù)據的基礎上，通過采集高速電梯運行特征參數(shù)，構建了高速電梯急停故障原因的層次結構模型，實現(xiàn)了基于分層映射的高速電梯運行特征參數(shù)與急停故障原因的關聯(lián)映射。
　　第三章運用二進小波變換在信號處理中具有時頻兩域高分辨率的特性，提出了基于小波模極大值的高速電梯急停故障特征降噪方法;采用粗糙集屬性約簡技術實現(xiàn)了高速電梯急停故障特征大數(shù)據的分析與提取。
　　第四章研究了高速電梯急停故障診斷的模糊BP神經網絡，基于神經網絡的高速