本發(fā)明涉及一種電梯參數(shù)檢測方法，尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)負(fù)載的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型辯識方法。

背景技術(shù)：

隨著現(xiàn)代化城市建高步伐的不斷加快，高層建筑做為城市的象征，電梯則是高層建筑中不可或缺的必要設(shè)施，其安全是非常重要的。電梯人身傷害事故發(fā)生的主要原因之一就是制動(dòng)器發(fā)生故障或是自身存在設(shè)計(jì)缺陷，從而導(dǎo)致電梯出現(xiàn)沖頂、溜車，甚至發(fā)生剪切等現(xiàn)象，制動(dòng)器是電梯重要的安全裝置，它的安全、可靠是保證電梯安全運(yùn)行的重要因素之一。但電梯的故障一直是“查找難”，所以，發(fā)明一種重要參數(shù)檢測方法是排查電梯故障不可缺少的環(huán)節(jié)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于上述現(xiàn)象，本發(fā)明專利基于動(dòng)態(tài)負(fù)載的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型辯識方法，針對轎廂平層后，電梯制動(dòng)器在轎廂負(fù)載變化時(shí)，電梯平層動(dòng)態(tài)誤差由于轎廂的上下振動(dòng)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)變化情況，了解制動(dòng)器的制動(dòng)性能。

采用的技術(shù)方案是：

通過電梯平層動(dòng)態(tài)誤差的變化，確定電梯制動(dòng)器的工作狀態(tài)；電梯平層動(dòng)態(tài)誤差的變化，當(dāng)轎廂在第k次平層后，電梯制動(dòng)器工作，轎廂門打開，乘客或貨物進(jìn)出，轎廂負(fù)載變化產(chǎn)生電梯平層動(dòng)態(tài)誤差，兩者對應(yīng)關(guān)系可表示為：

ξ(k)＝f[ξ(k-2),ξ(k-1),t(k),t(k-1),t(k-2)]，

令

p(k)＝[ξ(k),t(k-1)]

q(k)＝[ξ(k-1),ξ(k-2),t(k-1),t(k-2)]

由局部模型網(wǎng)格構(gòu)建平層誤差的加權(quán)模型，得到平層動(dòng)態(tài)誤差的估計(jì)值為：

其中，α1為子模型參數(shù)，參數(shù)βi可寫為：

其中：si為高斯函數(shù)寬度，hi為聚類中心。

電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型構(gòu)建具體步驟如下：

1)電梯運(yùn)行過程中，對于p(k)的對應(yīng)關(guān)系，電梯轎廂每停一次，采集停頓時(shí)間區(qū)域的電梯平層誤差數(shù)據(jù)，并只保留波動(dòng)最大的一次，采集的數(shù)據(jù)中，選定聚類個(gè)數(shù)范圍η∈[2,ηmax],取閾值τ＝0.01；

2)根據(jù)采集的樣本，以兩個(gè)數(shù)值矢量最為懸殊的樣本作為初始聚類中心，即：

(i,j)＝argmax||centi-centj||

任意的初始隸屬度矩陣且滿足下式；

3)根據(jù)下式計(jì)算聚類中心；

其中，aik∈[0,1]表示隸屬度

4)計(jì)算隸屬度矩陣a^l，若對則令對于i≠j，l為迭代步驟；

如果δ(pj,hi)＞0，則否則aik＝0

上式中,i＝1,2,…,η,k＝1,2,…,n

5)若||a^l-a^l-1||＜τ，則迭代結(jié)束；否則，令l＝l+1跳轉(zhuǎn)到步驟3)。

6)由聚類結(jié)果劃分樣本數(shù)據(jù)的歸屬域；

7)根據(jù)數(shù)學(xué)樣本，考慮性能指標(biāo)：使其極小化，可計(jì)算子模型參數(shù)αi.其中，i＝1,…,n,m＝1,…,m

8)取均方根誤差ε為滿意的性能指標(biāo)閾值，如果

當(dāng)前的性能指標(biāo)ε＜γ(γ為給定的閾值)，則認(rèn)為建模結(jié)果是滿足要求的。否則調(diào)整閾值τ，令η＝η+1返回步驟6)。

10)根據(jù)以上步驟，最終可得到滿足要求的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差模型；

制動(dòng)器工作時(shí)取工作狀態(tài)為1，曳引機(jī)此時(shí)不工作取工作狀態(tài)為0。

本發(fā)明的有益效果：通過電梯平層動(dòng)態(tài)誤差的變化，確定電梯制動(dòng)器的工作狀態(tài)；當(dāng)滿足平層動(dòng)態(tài)誤差模型，制動(dòng)器工作，曳引機(jī)不工作，通過電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型，確定電梯制動(dòng)器的工作狀態(tài)，減少電梯事故的發(fā)生。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于動(dòng)態(tài)負(fù)載的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型辯識方法中電梯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明基于動(dòng)態(tài)負(fù)載的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型辯識方法中電梯平層動(dòng)態(tài)誤差數(shù)據(jù)圖；

圖3是是本發(fā)明基于動(dòng)態(tài)負(fù)載的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型辯識方法中電梯平層動(dòng)態(tài)誤差一時(shí)間段波形圖；

圖4是本發(fā)明基于動(dòng)態(tài)負(fù)載的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型辯識方法中電梯平層動(dòng)態(tài)誤差模型中制動(dòng)器的工作狀態(tài)。

具體實(shí)施方式

以下詳細(xì)描述本發(fā)明的技術(shù)方案。本發(fā)明實(shí)施例僅供說明具體結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)的規(guī)模不受實(shí)施例的限制。

基于動(dòng)態(tài)負(fù)載的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型辯識方法，通過電梯平層動(dòng)態(tài)誤差的變化，確定電梯制動(dòng)器的工作狀態(tài)；電梯平層動(dòng)態(tài)誤差的變化，當(dāng)轎廂在第k次平層后，電梯制動(dòng)器工作，如圖1所示，轎廂門3打開，電梯層門4打開，乘客或貨物進(jìn)出，轎廂1負(fù)載變化，層門地坎5和轎廂門地坎2產(chǎn)生電梯平層動(dòng)態(tài)誤差，轎廂負(fù)載變化和電梯平層動(dòng)態(tài)誤差兩者對應(yīng)關(guān)系可表示為：

ξ(k)＝f[ξ(k-2),ξ(k-1),t(k),t(k-1),t(k-2)]，

令

p(k)＝[ξ(k),t(k-1)]

q(k)＝[ξ(k-1),ξ(k-2),t(k-1),t(k-2)]

由局部模型網(wǎng)格構(gòu)建平層誤差的加權(quán)模型，得到平層動(dòng)態(tài)誤差的估計(jì)值為：

其中，α1為子模型參數(shù)，參數(shù)βi可寫為：

其中：si為高斯函數(shù)寬度，hi為聚類中心。

電梯平層動(dòng)態(tài)誤差參數(shù)模型構(gòu)建具體步驟如下：

1)電梯運(yùn)行過程中，對于p(k)的對應(yīng)關(guān)系，電梯轎廂每停一次，采集停頓時(shí)間區(qū)域的電梯平層誤差數(shù)據(jù)如圖2，并只保留波動(dòng)最大的一次如圖3所示，采集的數(shù)據(jù)中，選定聚類個(gè)數(shù)范圍η∈[2,ηmax],取閾值τ＝0.01；

2)根據(jù)采集的樣本，以兩個(gè)數(shù)值矢量最為懸殊的樣本作為初始聚類中心，即：

(i,j)＝argmax||centi-centj||

任意的初始隸屬度矩陣且滿足下式；

3)根據(jù)下式計(jì)算聚類中心；

其中，aik∈[0,1]表示隸屬度

4)計(jì)算隸屬度矩陣a^l，若對則令對于i≠j，l為迭代步驟；

如果δ(pj,hi)＞0，則否則aik＝0

上式中,i＝1,2,…,η,k＝1,2,…,n

5)若||a^l-a^l-1||＜τ，則迭代結(jié)束；否則，令l＝l+1跳轉(zhuǎn)到步驟3)。

6)由聚類結(jié)果劃分樣本數(shù)據(jù)的歸屬域；

7)根據(jù)數(shù)學(xué)樣本，考慮性能指標(biāo)：使其極小化，可計(jì)算子模型參數(shù)αi.其中，i＝1,…,n,m＝1,…,m

8)取均方根誤差ε為滿意的性能指標(biāo)閾值，如果

當(dāng)前的性能指標(biāo)ε＜γ(γ為給定的閾值)，則認(rèn)為建模結(jié)果是滿足要求的。否則調(diào)整閾值τ，令η＝η+1返回步驟6)。

11)根據(jù)以上步驟，最終可得到滿足要求的電梯平層動(dòng)態(tài)誤差模型；

制動(dòng)器工作時(shí)取工作狀態(tài)為1，曳引機(jī)此時(shí)不工作取工作狀態(tài)為0，如圖4。