基于振动特征提取的电梯故障诊断方法研究

发布时间：2017-07-01 03:15

  本文关键词：基于振动特征提取的电梯故障诊断方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着国民经济突飞猛进地发展,高楼大厦比比皆是,电梯行业随之得到了广泛地应用,日益体现出其不可或缺的价值。然而,随着电梯被广泛地应用于各商场、住宅、公司大楼之中,随之而来的问题也不断地暴露在广大居民面前。数据显示,截止到2015年年底,我国的电梯总量突破400万台,其增长比率较上一年相比,又增加了8个百分点,达到了20%。随着电梯总量的扩大,电梯事故也逐渐增多。尽管电梯的制造、诊断技术都得到了大大地提升,但电梯事故量依然呈上升趋势。因此,如何提高电梯的安全性、舒适性,如何更加精确、高效地预测出电梯故障,已成为当今社会关注的焦点,同时,这些问题也成为了电梯行业攻克的重点、难点。本文的研究工作主要包括以下几个方面：(1)在基于电梯轿厢振动机理分析的基础上,探寻电梯振动加速度信号与电梯导靴故障之间的关系,以电梯四种工况：正常、导靴左右夹紧、导靴弹簧放松、靴衬磨损严重为例进行研究。此选题对乘客乘坐电梯的安全性具有重要的研究价值,也为电梯的故障诊断提供了一种故障特征的量化依据。(2)电梯振动信号的采集。本文采用由云南省特种设备安全检测研究院提供的EVA-625电梯乘运质量检测仪,该系统能精确地够量化加速度和噪音的测量数据,为本文后续工作的研究奠定了基础。(3)电梯振动信号特征参数的提取。本文首先对电梯振动加速度信号进行时域分析,对四种工况下电梯振动信号的时域指标做对比；其次,利用小波分解,对原始振动信号和各层分解信号进行峭度指标分析；最后,利用小波包分解,得到四种工况下电梯振动信号各节点的能量值。由此,可构造出反映电故障信息的特征向量。(4)电梯故障诊断。以最小二乘支持向量机为基础,用三种方法对其进行参数优化,分别是：K-CV-LSSVM、GA-LSSVM、PSO-LSSVM,通过对比发现,PSO-LSSVM的识别效率与正确率最高,能够成功地对电梯故障进行分类,证明了该方法的有效性。
【关键词】：电梯 故障诊断 小波包理论 粒子群算法 支持向量机
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU857
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 选题背景及意义11-12
• 1.2 电梯检测诊断技术的国内外研究现状12-13
• 1.3 电梯故障诊断方法的研究13-15
• 1.3.1 电梯故障常见分类13
• 1.3.2 电梯故障检测的发展历程13-15
• 1.4 小波包理论和支持向量机方法在故障诊断中的研究与发展15
• 1.5 本文研究内容与安排15-17
• 第二章 电梯结构及振动机理分析17-23
• 2.1 电梯的基本知识17-19
• 2.1.1 电梯的分类17-18
• 2.1.2 电梯的基本结构18-19
• 2.2 电梯的运行原理19
• 2.3 电梯乘坐的安全性与振动分析19-20
• 2.3.1 电梯乘坐的安全性分析19-20
• 2.3.2 影响电梯轿厢振动的因素20
• 2.4 电梯导靴引起振动的机理分析20-22
• 2.4.1 导靴分类及结构20-22
• 2.4.2 影响导靴摩擦的主要因素22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 电梯信号采集系统23-31
• 3.1 EVA-625和EVA电梯振动分析软件23
• 3.2 EVA-625结构23-25
• 3.3 EVA-625操作说明25-27
• 3.4 电梯数据采集27-29
• 3.5 本章小结29-31
• 第四章 非平稳信号的时频分析方法31-41
• 4.1 时域分析方法31-32
• 4.1.1 有量纲指标和无量纲指标31-32
• 4.1.2 常用时域分析方法32
• 4.2 频域分析方法32-33
• 4.3 时频域分析方法33-35
• 4.3.1 短时傅里叶变换34
• 4.3.2 经验模态分解法(EMD)34-35
• 4.3.3 小波分析35
• 4.4 小波理论基本原理及算法35-38
• 4.4.1 小波函数35-36
• 4.4.2 离散小波变换36
• 4.4.3 小波分解的Mallat算法36-38
• 4.5 小波包理论及原理算法38-40
• 4.5.1 小波包原理38-39
• 4.5.2 小波包的分解与重构算法39-40
• 4.6 本章小结40-41
• 第五章 电梯故障诊断实例研究41-49
• 5.1 电梯振动加速度信号的时域分析41-42
• 5.2 电梯振动加速度信号的小波分解与峭度指标分析42-44
• 5.3 电梯振动加速度信号的小波包分析44-48
• 5.3.1 小波包树分解44-46
• 5.3.2 小波包能量分布图46-47
• 5.3.3 小波包能量算法47-48
• 5.4 本章小结48-49
• 第六章 基于参数优化支持向量机的电梯故障诊断49-73
• 6.1 统计学习理论与支持向量机原理49-62
• 6.1.1 机器学习50-51
• 6.1.2 统计学习理论51-53
• 6.1.3 支持向量机53-59
• 6.1.4 最小二乘支持向量机59-60
• 6.1.5 多分类支持向量机方法60-62
• 6.2 支持向量机分类模型的参数优化62-71
• 6.2.1 参数优化问题62
• 6.2.2 三种参数优化方法的比对62-71
• 6.3 本章小结71-73
• 第七章 总结与展望73-75
• 7.1 研究工作总结73
• 7.2 工作展望73-75
• 致谢75-77
• 参考文献77-83
• 附录A (攻读学位期间所取得的相关科研成果)83

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