电梯故障诊断中神经网络技术的应用

电梯故障诊断中神经网络技术的应用

范俊俊

浙江省特种设备科学研究院

摘要：电梯故障诊断是提高电梯安全性和运行效率的关键任务。神经网络技术以其在非线性问题处理、模式识别和决策等方面的优势，被广泛应用于电梯故障诊断中。在电梯故障诊断中，神经网络模型如BP网络模型、遗传小波神经网络模型和模糊神经网络模型等，可以通过学习和训练数据提取故障特征并进行故障分类。神经网络技术的应用可以提高电梯故障诊断的准确性和效率，为电梯维修人员提供有效的决策支持。

关键词：电梯故障诊断；神经网络技术；应用

电梯故障的及时诊断对于保障电梯运行安全至关重要。神经网络技术作为一种强大的模式识别工具，具有处理非线性、复杂数据的能力，在电梯故障诊断中得到了广泛应用。本文旨在探讨神经网络技术在电梯故障诊断中的应用，通过搜集电梯故障数据并进行预处理，构建合适的神经网络模型，并通过训练和优化网络参数来实现电梯故障的准确诊断。神经网络技术的应用将有效提高电梯故障诊断的精确度和效率，为电梯安全运行提供可靠保障。

1.电梯的运行原理和电梯故障的特点

1.1电梯的运行原理

电梯使用电动机提供动力，驱动电梯的升降运动。电动机通常采用交流或直流电动机，通过控制电动机的转速和方向，实现电梯的上下移动。牵引系统由钢丝绳和滑轮组成。电梯的轿厢通过钢丝绳连接到电动机，并绕过滑轮。当电动机旋转时，牵引绳也会运动，从而引起电梯的上下运动。电梯的控制系统主要包括按钮、电气控制柜等。乘客在楼层选择乘坐电梯时，通过按钮选择目标楼层。控制系统根据用户的操作信号，控制电动机的启停以及相关安全装置的工作，确保电梯的安全运行。

1.2电梯故障的特点

电梯故障种类多样，涉及机械、电气、电子等多个领域。常见的故障包括电源故障、电路故障、传感器故障、电机故障、门系统故障等。电梯运行涉及人员安全，故障可能导致意外事故发生，对乘客和维护人员造成伤害风险。电梯故障通常会出现异常的运行表现，如无法升降、运行中突然停止、开关门不畅、紧急报警等。这些异常表现可作为故障诊断的线索。电梯由许多复杂的组件和系统构成，维修过程需要涉及多个专业领域的知识和技术。同时，电梯开放给大众使用，维修需要在短时间内完成，增加了维修的难度[1]。

2.神经网络技术基本原理

神经网络由多个层次组成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。每一层都由多个神经元节点组成，并且连接到下一层的所有节点。其中，输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和计算，输出层给出最终的结果。每个连接都有一个权重值，代表了不同神经元之间的连接强度。权重值越大，表示该连接对结果的影响越大。此外，每个神经元还有一个偏置项，它在计算中起到调节神经元活跃度的作用。

激活函数在神经元中引入非线性，使得神经网络能够处理复杂的非线性关系。常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。通过输入层逐层向前计算，每个神经元根据输入信号与权重进行加权求和，并通过激活函数进行激活。这样，输入信号就可以在整个网络中传播，逐层计算，直至输出层生成最终结果。损失函数用于衡量神经网络输出结果与真实结果之间的差异程度。

反向传播是神经网络中的学习算法，通过计算损失函数对各个参数的梯度来更新网络权重和偏置。反向传播将误差从输出层向后传递，通过链式法则计算每层神经元的梯度并进行参数更新。训练阶段通过多次迭代，不断调整网络参数来减小损失函数的值。预测阶段则将新的输入数据送入已经训练好的网络中，通过前向传播得到输出结果[2]。

3.神经网络模型在电梯故障诊断中的应用分类

3.1BP网络模型

收集包含不同故障情况的电梯传感器数据，如电梯速度、位置、电流等参数。对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值，以及数据标准化等操作。从预处理后的数据中提取有用的特征，例如频域特征、时域特征等。特征提取的目的是将原始的传感器数据转换为能够更好区分不同故障情况的特征。

根据特征的数量和类别，确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。使用BP网络的反向传播算法训练神经网络模型，通过反复调整权重和偏置，最小化模型的误差。使用预留的测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。如果模型表现不佳，可以通过调整神经网络的结构、优化超参数或增加更多的训练数据来提高性能。使用训练好的BP网络模型对新的电梯传感器数据进行分类和故障诊断。根据模型的输出，判断电梯是否存在故障，并进一步确定故障的类型。

3.2遗传小波神经网络模型

同样需要收集包含电梯传感器数据的故障样本，然后进行数据预处理，去除异常值、噪声，并对数据进行标准化等操作。同样需要从预处理后的数据中提取有用的特征，例如频域特征、时域特征等，以便将数据转换为可供遗传小波神经网络模型使用的特征。为了优化神经网络模型的权重和偏差，引入遗传算法的思想。通过遗传算法，可以对网络的基因编码进行遗传操作，包括选择、交叉和变异等，以获得更好的模型参数。

根据提取到的特征数量和类别，确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，形成小波神经网络结构。利用遗传算法优化模型的权重和偏置，最小化误差函数，训练小波神经网络模型。将预留的测试数据用于评估训练好的模型，计算准确率、召回率等指标来评估模型性能。如果模型表现不佳，可以通过调整遗传算法的参数，例如交叉概率和变异概率，进一步优化模型。通过经过训练和优化的遗传小波神经网络模型，对新的电梯传感器数据进行分类和故障诊断。根据模型的输出，判断电梯是否存在故障，并进一步确定故障的类型。

3.3模糊神经网络模型

在电梯故障诊断中，除了BP网络模型外，另一种常见的神经网络模型应用分类是模糊神经网络模型。模糊神经网络模型结合了模糊逻辑理论和神经网络方法，适用于处理不确定性和模糊性的问题。

模糊神经网络模型在电梯故障诊断中的应用可以分为故障特征模糊化，将电梯传感器数据进行模糊化处理，将连续的传感器数值转换为模糊集合。例如，将电梯速度分为“慢速”、“中速”和“快速”等模糊集合。模糊规则建立，基于电梯专家的经验和知识，建立一组基于模糊逻辑的规则。这些规则描述了传感器数据与电梯故障之间的关系。例如，如果电梯速度为“慢速”且电梯位置为“低位置”，则可能存在电梯卡住的故障。

根据建立的模糊规则，进行模糊推理过程，将模糊集合的输入映射到故障类型的模糊集合输出。将模糊集合的输出转化为具体的故障类型或概率。可以使用解模糊化方法，如最大隶属度法、平均值法等，来获得具体的诊断结果。使用已知的电梯故障样本对模糊神经网络模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。如果模型表现不佳，可以调整模糊集合的划分和规则的权重等，以提高模型的性能[3]。

结语

神经网络技术在电梯故障诊断中具有巨大潜力。通过对电梯故障数据的分析和训练神经网络模型，可以有效地实现对电梯故障的准确诊断。神经网络技术的应用能够提高电梯运行的可靠性和安全性，减少事故发生的风险。然而，神经网络技术的应用也面临一些挑战，包括数据获取和处理的复杂性，网络模型的优化等。因此，需要进一步研究和改进神经网络技术，在解决这些挑战的同时，不断提高电梯故障诊断的准确性和性能，为电梯行业的发展做出贡献。

参考文献

[1]芦小雨,程刚.神经网络技术在电气自动化设备故障诊断中的应用[J].中国新技术新产品,2023,(18):36-38.

[2]冷子文,卜永刚,朱文杰.神经网络在电梯故障诊断中的应用[J].中国电梯,2019,30(19):70-72.

[3]曹智军.BP神经网络技术在滚动轴承故障诊断中的应用研究[J].煤矿机械,2019,40(01):146-148.