一种电梯曳引机温升故障实时检测方法
【专利摘要】本发明涉及一种电梯曳引机温升故障实时检测方法，包括以下步骤：图像采集及传输：通过红外热像仪获得曳引机的红外热图像传输给过串行接口传输给计算机；图像处理：计算机对红外热图像进行图像处理；检测诊断：计算机根据上述图像处理的结果诊断曳引机的工作状态；报警输出：如果有故障，则发出报警，并将报警数据保存在数据库中。本发明利用红外热像仪实时监控曳引机，采集曳引机运行状态信息，自动检测温升情况，对异常情况进行自动报警，提高了检测的实时性、准确率，降低电梯事故发生率，具有操作安全、灵敏度高、诊断效率高等优点。
【专利说明】-种电梯曳引机温升故障实时检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于图像处理技术的红外故障检测技术，具体的说是一种电梯曳 引机温升故障实时检测方法。
【背景技术】
[0002] 随着高层建筑日趋增多，我国电梯数量正以每年十几个百分点的速度增加。从国 家质量监督检验检疫总局获悉，自2005年起，我国平均每年发生40起电梯事故、死亡人数 在30人左右。维护保养不到位是电梯出现梯级逆转等并造成"主动"伤人事故的主要原因。
[0003] 电梯曳引机是保证电梯安全、可靠运行的重要动力设备。曳引机故障早期准确诊 断尤为重要。作为电梯设备的动力设备，曳引机的日常维修保养对电梯始终保持良好的工 作状态至关重要。大量的统计资料表明，在曳引机运行过程中及时发现新出现的更高温度 的热源，及早进行故障诊断和采取合适的排除措施，对根除设备恶性事故隐患具有重要意 义。
[0004] 据查阅相关资料，现在的曳引机温度检测基本上可分为四种：第一种是温度计法， 将温度计贴在电机表面测温；第二种是电阻法，用以测定绕组的平均温度；第三类是埋检 温计法，在装配时，在估计到可能有较高温度的各点埋置检温计。检温计的受热端可以埋在 槽的深处，引出端引至外面接至测量仪表读出温度；第四种是叠加法，在连续施加交变的负 载电流情况下，负载电流上叠加一微弱直流电流，以测量绕组直流电阻随温度发生的变化， 从而确定交流绕组的温升。
[0005] 随着我国电梯数量日益增加，电梯维护检测人员日显不足，只有曳引机出现故障 时候才会派人检测和维修，受到维修人员技术水平和操作方式的限制，传统检测方法只能 对部分温升进行检测、检测过程繁琐、热源位置不容易确定、漏检现象时常发生。由于检测 的不及时，很难及早发现新出现的更高温度的热源，不能预测出潜在的危险。
【发明内容】
[0006] 针对现有技术中针对曳引机温升检测中存在只能对部分温升进行检测、检测过程 繁琐、热源位置不容易确定、漏检等不足，本发明要解决的技术问题是提供一种可提前预 警、提高检测的实时性、降低电梯事故发生率的电梯曳引机温升故障实时检测方法。
[0007] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
[0008] 本发明一种电梯曳引机温升故障实时检测方法包括以下步骤：
[0009]图像采集及传输：通过红外热像仪获得曳引机的红外热图像传输给过串行接口传 输给计算机；
[0010] 图像处理：计算机对红外热图像进行图像处理；
[0011] 检测诊断：计算机根据上述图像处理的结果诊断曳引机的工作状态；
[0012] 报警输出：如果有故障，则发出报警，并将报警数据保存在数据库中。
[0013] 所述对红外热图像进行图像处理包括：
[0014] 图像去噪：采用基于Contourlet变换的图像去噪算法，去除图像在获取、传输和 存贮过程中受到的噪声干扰和影响，保持原始信息完整性；
[0015] 图像分割：将去噪后的图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区 域，以提取出感兴趣的对象，便于后续的图像识别；
[0016] 图像识别：对在图像中提取出感兴趣的对象做为目标区域进行矩运算，所求得的 矩集做为唯一描述该幅图像所包含的信息。
[0017] 所述图像去噪包括以下步骤：
[0018] 将含有噪声的图像采取拉普拉斯金字塔分解，得到该图像的低通子带和带通子 带，通过拉普拉斯金字塔分解后所得到的带通子带进行方形滤波器组方向滤波，得到相应 的Contourlet系数；
[0019] 用基于多尺度分解硬阈值函数进行去除噪声得到去除噪声后的Contourlet系 数；
[0020] 将去除噪声后的Contourlet系数采取方形滤波器组重构，得到去除噪声图像的 带通子带，将去除噪声图像的带通子带与原噪声图像的低通子带采取拉普拉斯金字塔重 构，得到最终的去除噪声图像。
[0021] 所述图像分割采用灰度熵进行分割，设一幅图像总的灰度级数目为L，图像中灰 度为k的像素数目为g(k)，k= 0, 1，. . .L-1，用阈值t，将图像划分为目标类Q和背景类 Cb，设低灰度区为目标类，高灰度区为背景类，令：
【权利要求】
1. 一种电梯曳引机温升故障实时检测方法，其特征在于包括以下步骤： 图像采集及传输：通过红外热像仪获得曳引机的红外热图像传输给过串行接口传输给 计算机； 图像处理：计算机对红外热图像进行图像处理； 检测诊断：计算机根据上述图像处理的结果诊断曳引机的工作状态； 报警输出：如果有故障，则发出报警，并将报警数据保存在数据库中。
2. 按权利要求1所述的电梯曳引机温升故障实时检测方法，其特征在于： 所述对红外热图像进行图像处理包括： 图像去噪：采用基于Contourlet变换的图像去噪算法，去除图像在获取、传输和存贮 过程中受到的噪声干扰和影响，保持原始信息完整性； 图像分割：将去噪后的图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域， 以提取出感兴趣的对象，便于后续的图像识别； 图像识别：对在图像中提取出感兴趣的对象做为目标区域进行矩运算，所求得的矩集 做为唯一描述该幅图像所包含的信息。
3. 按权利要求2所述的电梯曳引机温升故障实时检测方法，其特征在于：所述图像去 噪包括以下步骤： 将含有噪声的图像采取拉普拉斯金字塔分解，得到该图像的低通子带和带通子带， 通过拉普拉斯金字塔分解后所得到的带通子带进行方形滤波器组方向滤波，得到相应的 Contourlet系数； 用基于多尺度分解硬阈值函数进行去除噪声得到去除噪声后的Contourlet系数； 将去除噪声后的Contourlet系数采取方形滤波器组重构，得到去除噪声图像的带通 子带，将去除噪声图像的带通子带与原噪声图像的低通子带采取拉普拉斯金字塔重构，得 到最终的去除噪声图像。
4. 按权利要求2所述的电梯曳引机温升故障实时检测方法，其特征在于：所述图像分 割采用灰度熵进行分割，设一幅图像总的灰度级数目为L，图像中灰度为k的像素数目为 g(k)，k= 0, 1，. . .L-1，用阈值t，将图像划分为目标类CQ和背景类Cb，设低灰度区为目标 类，高灰度区为背景类，令：
图像灰度熵
其中，^(t)为目标类灰度熵；Hb(t)为背景类灰度熵。PK为二维图像直方图。 当灰度熵达到最大时，目标类和背景类的灰度趋于均匀，此时对应的t就是最佳阈值。
5. 按权利要求2所述的电梯曳引机温升故障实时检测方法，其特征在于：所述图像识 别为：对区域分割得到的不同目标图像区域计算其不变矩，基于Hu矩的红外图像识别，以 不变矩作为特征量来对具有旋转和尺度变化的目标图像进行识别；假定f(x，y)是二维连 续函数，则P+q阶原点矩为
其中，P表示随机变量x的P阶原点矩，q表示随机变量y的q阶原点矩，p,q= 0, 1, 2"％mpq为原点矩。 如果f(x，y)是分段连续的，且只在X，y平面的有限区间中有非零值，则其各阶矩均存 在，并且矩序列{mM}唯一地被f(x，y)确定；同样{mM}也唯一地确定了f(x，y);所求得的 矩集唯一描述该幅图像所包含的信息；
6.按权利要求5所述的电梯曳引机温升故障实时检测方法，其特征在于对于二维数字 图像f(X，y)的p+q阶原点矩为：
【文档编号】B66B5/02GK104401835SQ201410692059
【公开日】2015年3月11日 申请日期:2014年11月25日 优先权日:2014年11月25日
【发明者】刘剑, 韦松伯, 高恩阳 申请人:沈阳建筑大学