电梯机械故障监测方法及系统与流程

本发明属于电梯智能安全监测技术领域，特别是一种电梯机械故障监测方法及系统。

背景技术：

随着城市化进程的不断加快，所建立起的一座座高楼大厦，使得电梯的数量近些年来也大幅增加，但是随之带来的电梯安全和维保问题也在日益加剧。

电梯的机械故障主要是由曳引轮长时间磨损损失，曳引机安装不稳定、钢丝绳安装误差大等因素导致轿厢振动。

现阶段，对电梯的机械故障的检测以人工携带设备定期检查为主，存在耗费人力财力、故障问题不能够实时检测、且容易出现漏检和错检的问题，另外，即使有些电梯安装了远程监测系统，一般也只是对电梯轿厢内部的一些明显的异常进行监测，并不能实时准确地排查出机械故障点，并且远程服务器端只是简单地对电梯数据进行存储，没有运用智能算法对故障数据充分分析处理，由这些不足所造成的电梯安全事故也在不断增多。

中国实用新型专利“电梯故障网络监控平台”(申请号：201820676285.4，公开日：2018-12-14，公开号：208234328u)公开了一种电梯故障网络监控平台，包括监控服务器，位于电梯轿厢内的网络视频监控摄像头和烟雾传感器，控制监管中心，还包括位于电梯轿厢内的红外传感器、温湿度传感器、光电传感器，所述的网络视频监控摄像头、烟雾传感器以及所述的红外传感器、温湿度传感器、光电传感器的输出端连接于信息采集集成板上，所述的信息采集集成板与所述的监控服务器连接，所述的控制监管中心与所述的监控服务器连接，所述的控制监管中心包括嵌入式mcu、电流电压监测模块、温湿度监测模块、无线通讯模块，所述的电流电压监测模块、温湿度监测模块分别与所述的嵌入式mcu连接，所述的无线通讯模块与所述的嵌入式mcu连接。

上述专利部分解决了电梯故障远程监测的问题，但由于只能监测出轿厢内外在的故障表现，而且只是简单地把数据上传到服务器存储下来，不能够及时地确定电梯系统具体机械故障的发生点，同时也不能对故障数据进行分析利用，不便于后期更及时、更准确地对电梯机械故障检测以及安全监测。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种电梯机械故障监测方法，故障判断及时、准确。

本发明的另一目的在于提供一种实现上述方法的电梯机械故障监测系统。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种电梯机械故障监测方法，包括如下步骤：

(10)电梯数据采集：采集电梯运行数据，包括曳引轮温度、机房运行噪声、机房内部实时场景、轿厢水平方向加速度、轿厢水平方向角速度、轿厢竖直方向加速度、轿厢内部实时场景；

(20)电梯数据处理：通过分析处理电梯运行数据，获得电梯轿厢内实时状态和机房内实时状态；

(30)电梯机械故障判断：根据电梯轿厢内实时状态和机房内实时状态，判断电梯机械故障。

实现本发明另一目的的技术方案为：

一种电梯机械故障监测装置，包括电梯端1和远程端2，所述远程端2包括远程监测中心21和与所述远程监测中心21信号相连的5.8g无线网桥222和阿里云物联网平台23；

所述电梯端1包括置于机房内曳引轮上的温度传感器11、置于机房内的噪声传感器12和第一网络摄像头13、置于机房顶部的2.4g无线网桥214、5.8g无线网桥115、置于机房顶部的工控机16、置于轿厢内的第二网络摄像头17、置于轿厢内的简化惯性测量单元18、置于轿厢顶部的微处理器19和2.4g无线网桥1110；

所述温度传感器11、噪声传感器12、第一网络摄像头13、2.4g无线网桥214和5.8g无线网桥115分别与工控机16信号相连。

所述第二网络摄像头17、简化惯性测量单元18和2.4g无线网桥1110分别与微处理器19信号相连；

所述2.4g无线网桥1110与2.4g无线网桥214通过无线信号相连，5.8g无线网桥115分别与5.8g无线网桥222通过无线信号相连。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：

1、故障定位准确：本发明利用卡尔曼滤波融合算法，能够更准确地定位出电梯存在的机械故障，不仅能够实时远程监测出电梯系统的安全性，而且还能够实时排查出具体机械故障点；

2、降低成本：轿厢内简化后的惯性测量单元降低了系统成本和复杂度；

3、稳定可靠：通过在电梯系统内部安装低功率的2.4g无线网桥，可以在抗干扰的情况下，将轿厢数据实时发送到机房工控机；另外机房与远程之间利用5.8g大功率无线网桥通信，不仅可以省去使用长距离电缆通信的成本，而且还能在保证通信距的情况下，稳定性高；

4、数据有效积累：通过阿里云物联网平台运用智能算法对故障数据进行分析和处理，便于后期能够对电梯机械故障更早、更准确地预警和排查。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。

附图说明

图1是本发明电梯机械故障监测方法的主流程图。

图2是图1中电梯机械故障判断步骤的流程图。

图3是本发明电梯机械故障监测系统的结构框图。

图中，电梯端1，远程端2，远程监测中心21，5.8g无线网桥222，阿里云物联网平台23，温度传感器11，噪声传感器12，第一网络摄像头13，2.4g无线网桥214，5.8g无线网桥115，工控机16，第二网络摄像头17，简化惯性测量单元18，微处理器19，2.4g无线网桥1110。

具体实施方式

如图1所示，本发明电梯机械故障监测方法，包括如下步骤：

(10)电梯数据采集：采集电梯运行数据，包括曳引轮温度、机房运行噪声、机房内部实时场景、轿厢水平方向加速度、轿厢水平方向角速度、轿厢竖直方向加速度、轿厢内部实时场景；

(20)电梯数据处理：通过分析处理电梯运行数据，获得电梯轿厢内实时状态和机房内实时状态；

优选地，所述(20)电梯数据处理步骤包括：

(21)电梯轿厢内实时状态获取：将轿厢水平方向角速度积分，得到第一轿厢水平方向角度；

根据轿厢水平方向加速度与重力加速度的比值关系，求得第二轿厢水平方向角度；

利用卡尔曼滤波算法，融合第一轿厢水平方向角度和第二轿厢水平方向角度，得到轿厢水平方向x轴和y轴晃动角度；

将轿厢竖直方向加速度积分，得到轿厢竖直方向上的实时速度与位置。

(22)机房内实时状态获取：根据曳引轮温度、机房运行噪声、机房内部实时场景，得到机房内实时状态。

(30)电梯机械故障判断：根据电梯轿厢内实时状态和机房内实时状态，判断电梯机械故障。

如图2所示，所述(30)电梯机械故障判断步骤包括：

(31)曳引轮故障判断：将曳引轮温度与正常温度值比较，当曳引轮温度超过正常温度值范围，则判定此曳引轮存在机械故障；

(32)机房内曳引机故障判断：将机房运行噪声与正常噪声值比较，当机房运行噪声超过正常噪声值范围，并且此时曳引轮温度在正常值范围内，则优先判定机房内曳引机存在机械故障；

(33)机房内部异常判断：根据机房内实时状态，若机房内有明显的水量、有易引发危险的物品或者关键机械部件有明显损坏，则判定机房内部异常。

(34)电梯轿厢内异常判断：根据电梯轿厢内实时状态，若轿厢内的乘客有异常行为、轿厢内有明显的水量或存在易引发危险的物品，则判定电梯轿厢内部异常；

(35)电梯钢丝绳故障判断：若机房内曳引轮、曳引机无异常，则根据轿厢晃动角度和轿厢加速度异常，则优先判定电梯钢丝绳存在机械故障。

优选地，所述(35)电梯钢丝绳故障判断步骤包括：

(351)轿厢晃动异常判断：当轿厢x轴或/和y轴的晃动角度值大于正常值，则判定电梯晃动异常；

(352)轿厢加速度异常判断：当轿厢竖直方向上加速度连续出现超过规定最大加速度时，则判定轿厢加速度异常。

如图3所示，本发明电梯机械故障监测装置，包括电梯端1和远程端2。

所述远程端2包括远程监测中心21和与所述远程监测中心21信号相连的5.8g无线网桥222和阿里云物联网平台23；

所述电梯端1包括置于机房内曳引轮上的温度传感器11、置于机房内的噪声传感器12和第一网络摄像头13、置于机房顶部的2.4g无线网桥214、5.8g无线网桥115、置于机房顶部的工控机16、置于轿厢内的第二网络摄像头17、置于轿厢内的简化惯性测量单元18、置于轿厢顶部的微处理器19和2.4g无线网桥1110；

所述温度传感器11、噪声传感器12、第一网络摄像头13、2.4g无线网桥214和5.8g无线网桥115分别与工控机16信号相连。

所述第二网络摄像头17、简化惯性测量单元18和2.4g无线网桥1110分别与微处理器19信号相连；

所述2.4g无线网桥1110与2.4g无线网桥214通过无线信号相连，5.8g无线网桥115分别与5.8g无线网桥222通过无线信号相连。

优选地，所述置于轿厢内的简化惯性测量单元18包括在电梯轿厢坐标系下x、y、z三个方向正交安装的加速度计，和x、y方向正交安装的两个陀螺仪；

所述x、y方向正交安装的两个陀螺仪，用于测量轿厢水平方向角速度；

所述x、y、z三个方向正交安装的加速度计，分别用于测量轿厢水平方向加速度和轿厢竖直方向加速度。

利用水平方向正交安装的两个陀螺仪测得的水平方向的角速度积分得到轿厢水平方向的角度,水平方向正交安装的两个加速度计测得的水平面的加速度与重力加速度的比值关系也可以求得轿厢水平方向的角度。然后利用卡尔曼滤波算法融合陀螺仪和加速度计在水平方向测算的角度得到轿厢准确的水平方向晃动角度；利用垂直方向的加速度计直接测得轿厢垂直方向的加速度；轿厢内安装的网络摄像头可以实时监测出轿厢内人员安全情况、轿厢内部是否有进水和其他易引发危险的物品。

曳引轮上温度传感器测得曳引轮的实时工作温度值；机房内噪声传感器测得机房内关键机械部件实时产生的噪声值，机房内安装的网络摄像头实时监测机房内是否有进水和其他易引发危险的物品，并且实时监测关键机械部件是否有明显损坏。

本发明不仅能够实时远程监测出电梯系统的安全性，而且还能够实时排查出具体机械故障点，另外通过阿里云物联网平台运用智能算法对故障数据进行分析和处理，便于后期能够对电梯机械故障更早、更准确地预警和排查。

轿厢内简化后的惯性测量单元不仅降低了系统成本和复杂度，而且利用卡尔曼滤波融合算法，能够更准确地定位出电梯存在的机械故障。

通过在电梯系统内部安装低功率的2.4g无线网桥，可以在抗干扰的情况下，将轿厢数据实时发送到机房工控机；另外机房与远程之间利用5.8g大功率无线网桥通信，不仅可以省去使用长距离电缆通信的成本，而且还能在保证通信距的情况下，稳定性高。