《電梯故障診斷方法的研究國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述》4600字

電梯故障診斷方法的研究國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u50981.1大數(shù)據(jù)分析與故障診斷 1204781.2機(jī)電設(shè)備故巧診斷方法 218890①常用的機(jī)電設(shè)備診斷方法 21210②電梯故障診斷方法 3929參考文獻(xiàn) 61.1大數(shù)據(jù)分析與故障診斷機(jī)電設(shè)備在運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著大量的故障信怠。國外越來越多的學(xué)者在研究如何采用聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，獲取故障規(guī)則用于機(jī)電設(shè)備的故障診斷。J.Blair等采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)設(shè)計(jì)多個(gè)智能主體分離軸承故障特征，用于確定軸承故障的原因。Raich等提出了數(shù)據(jù)監(jiān)控的四個(gè)步驟，用于優(yōu)化故障診斷的流程。楊文獻(xiàn)等采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)巧油發(fā)動(dòng)機(jī)的異響故障進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得了四種異響故障，它們各自的頻率范圍完全符合發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際情況。關(guān)惠玲等采用模糊聚類算法對(duì)壓縮機(jī)故障參數(shù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘，從多個(gè)不同角度描述了故障信號(hào)特征。張邦禮等將粗糧集屬性約簡(jiǎn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷相結(jié)合用于對(duì)內(nèi)燃機(jī)故障特征的數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)一步優(yōu)化了內(nèi)燃機(jī)故障特征參數(shù)。董豆豆等通過對(duì)過去大量的診斷窠例進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建出基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的艦艇故障診斷數(shù)據(jù)系統(tǒng)。梁志瑞等采用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)電力設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘，從中挖掘出了電力設(shè)備故障現(xiàn)象和故障類別之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而能更有效的診斷電為設(shè)備故障。張鐵峰等采用Apriori算法對(duì)變壓器故障記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，將得到的決策規(guī)則用于構(gòu)建知識(shí)庫，并基于該知識(shí)庫構(gòu)建專家系統(tǒng)，用于變壓器的故障診斷。周東華等針對(duì)有些較為復(fù)雜的設(shè)備難建立數(shù)學(xué)模型的問題，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法，用于完成該類設(shè)備的故障診斷。楊蘋等提出了一種從火電廠海量數(shù)據(jù)中獲取故障診斷規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法，然后采用粗集屬性約簡(jiǎn)將診斷規(guī)則簡(jiǎn)化為基于最小變量集的決策表。該方法在火電廣鍋爐的一個(gè)復(fù)雜故障事例中得到了應(yīng)用驗(yàn)證。邵忍平等優(yōu)化了基于密度的聚類分析算法，該算法可Ｗ對(duì)不同工作狀況下的古輪信號(hào)進(jìn)行聚類分析，能有效識(shí)別不同類型的達(dá)輪故障。楊靜等在研究數(shù)據(jù)挖掘中常見的決策樹算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合鉆井設(shè)備的障特點(diǎn)，改進(jìn)了決策樹的建立算法，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該算法可有效識(shí)別鉆井設(shè)備的不同故障特征，從而實(shí)現(xiàn)鉆井設(shè)備的故障診斷。歸納起來，基于大數(shù)據(jù)分析的故障診斷就是在收集到機(jī)電設(shè)備運(yùn)行特征數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用聚類、決策樹等算法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘，獲得與故障有關(guān)的診斷規(guī)則，實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備的故障滲斷。1.2機(jī)電設(shè)備故巧診斷方法常用的機(jī)電設(shè)備診斷方法隨著機(jī)電設(shè)備性能的不斷提升，設(shè)備的機(jī)械和電氣結(jié)構(gòu)化越來越復(fù)雜，對(duì)故障診斷方法的要求化越來越高，從而引起近年來針對(duì)復(fù)雜設(shè)備的故障診斷理論不斷地推陳出新。如圖1.1所示，目前常用的機(jī)電設(shè)備故障診斷方法可概括為下類：基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷、基于數(shù)字信號(hào)處理的故障診斷、基于知識(shí)的故巧診斷。基于數(shù)學(xué)橫型的故障診斷基于數(shù)學(xué)撲型的故障診斷方法，通過分析輸入和輸出之間的映射關(guān)系，建立數(shù)學(xué)模型，計(jì)算出模型的輸出值并與測(cè)量值比較，根據(jù)比較結(jié)果來判斷設(shè)備是否發(fā)生了故障Isennaim等通過使用輸入和輸出信號(hào)，并應(yīng)用動(dòng)態(tài)過程模型，提出了一個(gè)基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法，通過應(yīng)用分類或推理方法確定故障，在內(nèi)燃機(jī)的故障診斷中得到了應(yīng)用驗(yàn)證。李家文等基于數(shù)學(xué)模型，提出了用于對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)管路泄露進(jìn)行故障診斷的結(jié)構(gòu)排除法，并在發(fā)動(dòng)機(jī)管路泄露故障診斷實(shí)踐中得到了應(yīng)用驗(yàn)證?；跀?shù)字信號(hào)處理的故障診斷采集機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行速度、受力、電流、電壓等運(yùn)行狀態(tài)信息，采用傅里葉變換、小波分析等數(shù)字信號(hào)處理方法對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻兩域分析，提取出故障分析。Zheng.H等基于連續(xù)小波變換，提出了一種齒輪故障診斷方法，通過對(duì)速箱的古輪故障診斷表明，該方法能有效提取齒輪故障特征信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪的故障診斷。王仕龍等通過對(duì)轉(zhuǎn)子的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分析，提取故障特征，開發(fā)了一套基于數(shù)字信號(hào)處理的汽輪機(jī)故障診斷系統(tǒng)，實(shí)踐表明該系統(tǒng)能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn),故障的診斷。任學(xué)平等提出了一種基于數(shù)字信號(hào)處理的滾動(dòng)軸承故障信號(hào)檢測(cè)方法，通過小波包降噪去除信號(hào)中的冗余信息，根據(jù)譜峭度理論確定帶通濾波參數(shù)，采用包絡(luò)分析方法解調(diào)出故障特征信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷?；谥R(shí)的故障診斷基于知識(shí)的故障診斷方法是利用被診斷設(shè)備所屬領(lǐng)域的專家知識(shí)來進(jìn)行斷，這種故障診斷方法巴得到了廣泛研究和應(yīng)用。基于知識(shí)的故障診斷中常用的方法有專家系統(tǒng)故障診斷PSI、模糊診斷、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷灰色系統(tǒng)理論故障診斷、遺傳算法故障診斷等方法。Feis等采用遺傳算法和支持向量機(jī)柜結(jié)合的方式用于對(duì)電為變壓器的內(nèi)部潛化性故障進(jìn)行診斷，并在一些電力公司的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中得到了驗(yàn)證。周汝勝等通過改進(jìn)知識(shí)的表達(dá)方式和獲取方法，優(yōu)化了專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障信息巧有效管理，實(shí)踐表明該專家系統(tǒng)有良好的故障診斷效果。終上所述，基于數(shù)學(xué)模型的故障滲斷方法簡(jiǎn)單直觀且易于理解，但這種方法需要深入分析機(jī)電設(shè)備的結(jié)構(gòu)、運(yùn)行原理，對(duì)巧部結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理過于復(fù)雜的機(jī)電設(shè)備難建立數(shù)學(xué)模型?；谛盘?hào)處理的診斷方法不需要構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，容易實(shí)現(xiàn)，但只在設(shè)備有明顯的外部特征時(shí)才有效，并不適用于那些沒有明顯外部特征的故障PSI?；谥R(shí)的故障診斷具有良好的診斷效果和廣泛的適用性，但對(duì)設(shè)備的智能化要求較高。電梯故障診斷方法電梯故障診斷和其它機(jī)電設(shè)備故障診斷的方法類化，但電梯作為一種特種設(shè)備，一旦出現(xiàn)故障可能會(huì)造成嚴(yán)重報(bào)失，對(duì)它的質(zhì)量要求高于其它機(jī)電設(shè)備，故要選擇診斷更快速、結(jié)果更準(zhǔn)確的故障診斷方法。Fukai等將電梯的運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地儲(chǔ)存在終端監(jiān)控器上，當(dāng)電梯發(fā)生故陣并持續(xù)了一段時(shí)間后，監(jiān)測(cè)器會(huì)檢測(cè)到該故障并將電梯的相關(guān)數(shù)據(jù)記錄下來。當(dāng)監(jiān)控器檢測(cè)到電梯再次出現(xiàn)故障前的狀態(tài)時(shí)，就會(huì)對(duì)電梯的故障進(jìn)行預(yù)報(bào)。Lence-Baireiro等發(fā)明了一種電梯的遠(yuǎn)程監(jiān)控裝置，將電梯的轎廂主體、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、口系統(tǒng)通過通訊裝置連接到電梯監(jiān)測(cè)和控制中為、，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電梯的遠(yuǎn)程維修和控制，而且在故障發(fā)生時(shí)能夠遠(yuǎn)程識(shí)別電梯故障，使電梯繼電器斷電或重新啟動(dòng)，減少電梯事故的發(fā)生。Engel等提出了通過識(shí)別故障標(biāo)志物進(jìn)行設(shè)備性能遐化評(píng)估的盛、想，該思想描繪了設(shè)備故障衍化的過程。Yuan-n等探討了支持向量機(jī)理論在口系統(tǒng)故降診斷中的應(yīng)用。Wang等利用Ｂ樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提取電梯制動(dòng)過程中的故障數(shù)據(jù)，建立了電梯制動(dòng)系統(tǒng)的故障模型，并證明了該模型的有效性。Zhang等將《種系統(tǒng)結(jié)合起來，絕成具有與外界交互和問題處理能力的MAS系統(tǒng)，可將復(fù)雜的電梯故障問題分成幾個(gè)簡(jiǎn)單問題，由毎個(gè)人工智能系統(tǒng)分別完成。Zhaoetal等提出了將粗糖集理論用于決策樹參數(shù)的處理，提升決策樹用于電梯故障診斷的準(zhǔn)確性。日立公司開發(fā)了一套電梯遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，可Ｗ實(shí)時(shí)監(jiān)控所有日立電梯的運(yùn)行，在發(fā)生電梯故障時(shí)，可查看運(yùn)行日志。隨著遠(yuǎn)程無線通信及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，電梯的遠(yuǎn)程監(jiān)控在電梯故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。鄭丹丹等通過各地的電椅數(shù)據(jù)采集器將電梯的運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障信息通GPRS/GSM網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奖O(jiān)控中／公，利用計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)對(duì)電梯實(shí)施遠(yuǎn)程控制和操作。包健等ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，提高了電梯控制系統(tǒng)故障診斷效率，使得診斷方法不受專家主觀化賦值的影響，較專家系統(tǒng)具有更高的穩(wěn)定性。張從力等采用了基于模糊推理的軟測(cè)量技術(shù)，開發(fā)了電梯故障診斷系統(tǒng)，始證了該診斷技術(shù)的有效性。徐語龍等叫電梯實(shí)際事故與計(jì)算機(jī)虛擬接近算法故障診斷的結(jié)果相比較，建立了電梯事故診斷方法。宗群等提出了將模糊Petri和人王神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）結(jié)合的模型用于電梯故障診斷，用ANN去補(bǔ)充FPN的學(xué)習(xí)功能，充分利用FPN的推理功能，應(yīng)用于電梯系統(tǒng)的故障診斷。闡萬等采用連續(xù)小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域分析，采用脊線提取算法分析時(shí)頻域內(nèi)的信號(hào)并定位故障發(fā)生時(shí)的模極大值曲線，采用基于獨(dú)立成分分析的方法監(jiān)測(cè)故障的發(fā)生，從而在維修員對(duì)故障電椅檢修之前提供電梯故障信息。喬久鵬等提出了一種改進(jìn)的故障樹構(gòu)建算法，對(duì)各類故障分別構(gòu)造了故障樹，設(shè)計(jì)了一種基于CAN總線技術(shù)的信號(hào)采集系統(tǒng)，對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行采集并進(jìn)行了初步分析。王中海等設(shè)計(jì)了嵌入式電梯數(shù)據(jù)采集卡采集電梯運(yùn)行特征數(shù)據(jù)，通過GPRS進(jìn)行遠(yuǎn)程傳輸。在電梯發(fā)生故障時(shí)，通過電話、短信等多種方式通知維修人員及時(shí)對(duì)故障進(jìn)行處理。奚文俊等把推理技術(shù)用于電梯的故障診斷，設(shè)計(jì)了故障診斷系統(tǒng)。通過對(duì)比電梯故障診巧方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，可發(fā)現(xiàn)國外的大型電梯企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)在監(jiān)控系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)領(lǐng)域?qū)﹄娞莨收险鋽喾椒ㄟM(jìn)行研究，并逐漸將研究成果應(yīng)用于電梯的故犀診斷實(shí)踐中。國內(nèi)在將人工智能、監(jiān)控系統(tǒng)等技術(shù)應(yīng)用于電梯的故睹診斷還處在理論研究階段。在實(shí)際診斷中主要基于數(shù)學(xué)模型和基于信號(hào)處理的故障診斷方法為主。與普通電梯相比，高速電梯的巧部結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，難建立精確的解析模型，運(yùn)行信號(hào)也不能直觀的反映高速電梯故障情況，因此傳統(tǒng)的基于模型和信號(hào)處理的故障滲斷方法不能適用于高速電梯的故障診斷。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，越來越的電梯制造商都會(huì)通過傳感器把電梯運(yùn)行信號(hào)收集起來，迅猛增長(zhǎng)的電梯運(yùn)行特征數(shù)據(jù)對(duì)于分析電梯的故障有重要價(jià)值，而企業(yè)往往缺乏對(duì)這些數(shù)據(jù)的有效利用。如何對(duì)高速電梯運(yùn)行特征大數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘，找出與故障有關(guān)的信息，用于提高高讓電椅故障診斷的效率和準(zhǔn)確性是企業(yè)待解決的問題。參考文獻(xiàn)[1]丁海峰.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的交通工程質(zhì)量安全管理[J].大科技,2020,000(008):127.[2]羅丹.大數(shù)據(jù)時(shí)代下軟件工程關(guān)鍵技術(shù)分析與研究[J].信息記錄材料,2020(9):8-10.[3]陳曉偉.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和分析技術(shù)研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2019,000(020):136-137.[4]楊繼武.基于大數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)信息安全技術(shù)分析[J].科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊,2019,v.27;No.663(01):22-22.[5]黃永毅.分析基于大數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)[J].電子世界,2019,No.579(21):154-155.[6]陳偉.基于可視化分析技術(shù)的大數(shù)據(jù)審計(jì)案例研究[J].中國注冊(cè)會(huì)計(jì)師,2019(6).[7]楊超.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)下的醫(yī)院信息化建設(shè)研究[J].電子樂園,2019(13):0023-0023.[8]宋華茂,張潤(rùn)坤.基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信預(yù)警技術(shù)研究[J].中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),2019,000(040):120.[9]金科,劉艷波.基于大數(shù)據(jù)時(shí)代下軟件工程關(guān)鍵技術(shù)的分析[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通,2019(01):22-22.[10]楊超.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)下的醫(yī)院信息化建設(shè)研究[J].輕松學(xué)電腦,2019,000(013):1-2.[11]劉新,呂峰,孫玉明,等.基于大數(shù)據(jù)的鐵路安全信息與技術(shù)規(guī)章協(xié)同分析系統(tǒng)[J].鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2020,v.29;No.275(02):38-41.[12]崔校郡.新時(shí)期大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究[J].信息技術(shù)與信息化,2020,000(001):204-206.[13]蘆天亮,涂君奧,杜彥輝,等.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理,2020(10).[14]符添瑋.大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)研究[J].大眾標(biāo)準(zhǔn)化,2020,No.313(02):129-130.[15]周奇、印鑒、張良均.基于大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)方案的輿情數(shù)據(jù)中心的研究[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī),2020,No.699(27):14-20.[16]余臘熒.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速公路應(yīng)用與研究[J].交通企業(yè)管理,2019,034(004):25-28.[17]朱欣怡.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的日志分析體系結(jié)構(gòu)的研究[J].智庫時(shí)代,2019,183(15):220-221.[18]劉梅招,羅慧,付彬宏,等.基于大數(shù)據(jù)分析的動(dòng)態(tài)傳輸數(shù)據(jù)質(zhì)量自適應(yīng)監(jiān)測(cè)[J].自動(dòng)化與儀器儀表,2019(8):154-157.[19]張姣平.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速公路應(yīng)用與研究[J].中國室內(nèi)裝飾裝修天地,2019,000(020):356.[20]句榮濱,王巍,孫暢岑,等.基于電力調(diào)度大數(shù)據(jù)的狀態(tài)估計(jì)智能分析技術(shù)[J].東北電力技術(shù),2020,041(003):1-4.[21]劉志先.基于智能醫(yī)療的診斷大數(shù)據(jù)自動(dòng)分析系統(tǒng)研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2020,043(010):184-186.[22]許春楊,李歡.基于大數(shù)