基于支持向量機的電梯制動器智能監測預警系統

周前飛 丁樹慶 馮月貴 胡靜波 王會方 金 嚴慶光蔚 錢 程 李晨晨

(1. 南京市特種設備安全監督檢驗研究院 南京 210019)(2. 浙商銀行股份有限公司 南京 210019)

1 引言

制動器是確保電梯正常運行且動作頻繁的重要安全部件之一，電梯能否安全運行與制動器工作狀況密切相關。大量事故案例表明，電梯人身傷亡事故的主要原因之一就是制動器制動力值設置不當，從而導致電梯出現剪切、沖頂、蹲底、溜車、停層失控及沖擊等嚴重事故[1，2]。但是，相比于門鎖、安全鉗等電梯安全部件，在標準規范上對制動器的設計和檢查規定還不夠全面和詳細[3，4]。電梯制動器在使用過程中產生的失效模式是一個系統問題，產生的原因不存在唯一性，一般的維修人員不易找到故障的真正原因，給制動器維護工作增加了難度，給電梯安全帶來很大隱患[5]。

因此，對電梯制動器的工作狀況實施在線監測，并在運行狀態非正常時給出報警信號，是確保制動器安全的重要措施[6，7]。目前，一些電梯公司和制動器專業制造企業已經開發了多種制動器的自檢測裝置，個別方案已經得到實際的應用，監測參數多為制動間隙、閘瓦磨損量、摩擦接觸面溫度及制動力等[8-10]，其中制動力為制動輪與制動閘瓦之間的摩擦力，不便于直接監測，傳統方法采用應變式壓力傳感器埋設在制動閘瓦或制動輪表面[11-12]，通過應變片檢測出制動輪表面正壓力，利用正壓力乘以摩擦系數計算出制動力，這種方法屬于接觸式測量，應變片可能會隨著閘瓦與制動輪的磨損而損壞失效，并且無法監測由于制動輪表面油污引起的摩擦系數減小，從而導致制動力不足問題。

由于制動力不足的直接作用結果是制動距離變大，因此本文創造性地將制動力的監測轉化為制動距離的監測，通過測量制動器抱閘時制動輪轉過的角度來計算制動距離，同時利用非接觸式測量方法采集與制動器失效故障關聯度較大的運行參數進行重點監測，并對這些監測數據進行數據挖掘與分析，預測電梯制動器的故障并及時排除故障，將制動器的故障隱患消除在萌芽狀態，避免造成事故，保證電梯運行安全。

2 電梯制動器失效模式分析

電梯制動器的主要失效模式及故障原因見表1，其中制動力不足的直接作用結果是制動距離變大，這里將制動力的監測轉化為制動距離的監測，監測從制動器失電瞬間開始計時，到制動輪完全停止轉動這段時間的制動距離，通過測量制動輪轉過的角度來計算制動距離；帶閘運行最直接的表現形式是制動器閘瓦處劇烈摩擦導致溫度驟升，并導致曳引機工作電流增大，因此將制動器摩擦面溫度、曳引機工作電流也作為監測參數之一。根據表1對電梯制動器失效模式的分析結果，確定以下與制動器故障關聯度較大的運行參數作為重點監測項目：制動器閘瓦間隙、閘瓦磨損量、制動距離、制動器電磁線圈電壓（包括開閘電壓和維持電壓）、曳引機工作電流、制動器摩擦面溫度、制動器噪音。

表1 電梯制動器常見故障及原因

3 制動器監測預警系統方案

通過非接觸式傳感器測量方案采集上述關鍵運行參數，建立與電梯自身系統物理分離的獨立智能監測系統，將對電梯自身系統的干擾降至最低，系統的整體框架設計如圖1所示。

圖1 電梯制動器智能監測系統的整體框架圖

首先，利用非接觸式電渦流傳感器測量制動輪與閘瓦間隙、閘瓦磨損量，利用高精度角度傳感器測量制動輪轉過的角度來計算制動距離。通過電壓傳感器對制動器電磁線圈電壓進行測量，通過電流傳感器對曳引機工作電流進行測量，采用溫度傳感器和噪音傳感器對制動器的溫度和噪音進行監測，并采集制動臂附近微動開關的輸出參數來判斷制動器鐵芯是否發生卡阻，各傳感器布置方案如圖2所示。

圖2 電梯制動器智能監測系統傳感器布置方案

然后，利用A/D轉換將上述傳感器采集的物理量數據轉換為數字信號，通過串口通信模塊傳輸到上位機進行顯示、存儲和分析，對制動器可能發生的常見故障（制動力不足、制動器卡阻、帶閘運行等）進行診斷和預測，并根據故障預測結果，指導維保人員調整和優化維修計劃，進行預測性維修，將制動器故障消除在萌芽狀態，避免造成事故。

4 系統硬件設計

4.1 制動輪與閘瓦間隙、閘瓦磨損量測量模塊

在制動器中，閘瓦的磨損量范圍一般不超過5mm，制動輪與閘瓦間隙一般小于2mm，因此選用小位移測量的傳感器，這里采用北京拓普瑞晟公司生產的RS3100系列電渦流傳感器來測量制動輪與閘瓦間隙、制動器閘瓦磨損量，具有靈敏度高、長期工作可靠性高、抗干擾能力強、非接觸測量、避免受水油污染等優點。如圖3所示，將兩個電渦流傳感器的探頭呈180°對稱安裝在兩片閘瓦端面上，使位移傳感器的探頭對準制動輪的中心線，可以測量制動輪與兩側閘瓦的間隙，從而計算出兩側閘瓦的磨損量，可以真實地反應制動閘瓦的磨損狀態。

圖3 電梯制動器抱閘間隙及閘瓦磨損量的測量方案

圖3 中，設閘瓦允許的最大磨損量為X mm，則安裝時電渦流傳感器的探頭與閘瓦磨損側的初始位移必須大于X mm。在閘瓦未磨損的正常條件下，測量開閘時傳感器端面與制動輪外周面的距離為y0mm， 合閘時傳感器端面與制動輪外周面的距離為x0mm；閘瓦磨損后，測量開閘時傳感器端面與制動輪外周面的距離為y1mm，合閘時傳感器端面與制動輪外周面的距離為x1mm，則：

閘瓦未磨損的正常條件下，閘瓦內側與制動輪間隙為：

閘瓦磨損后，閘瓦內側與制動輪間隙為：

閘瓦磨損量為：

在測量過程中，可通過電壓傳感器測量制動線圈的電壓值來判斷制動器處于開閘還是合閘狀態。

4.2 制動器電磁線圈電壓及曳引機工作電流測量模塊

采用WB V121S07電壓傳感器和WB I412F21電流傳感器分別測量制動電磁線圈電壓和曳引機工作電流，用于監測開閘電壓或維持電壓下降時引起的制動力不足問題，以及帶閘運行引起的曳引機工作電流驟增問題，及時發現帶閘運行故障隱患。同時，通過制動線圈電壓、曳引機電流的監測數值來判斷制動器及電動機的失電、得電狀態，為制動距離的測量提供觸發信號。

WB V121S07電壓傳感器通過線性光電隔離原理實現制動電磁線圈電壓的隔離跟蹤測量，將其變換為標準的跟蹤電壓（Ug）輸出；WB I412F21電流傳感器采用特制電流互感器隔離模塊，對曳引機工作電流進行實時測量，將其變換為標準的直流電壓（UZ）輸出。兩個傳感器模塊均采用卡裝式結構，安裝、拆卸方便，被測電流、被測電壓信號之間在傳感器內部互相隔離，從而建立與電梯機械電器系統隔離的獨立智能監測系統，將對電梯系統的干擾降至最低。

4.3 制動距離測量模塊

為解決制動力難以直接接觸測量的難題，將制動力的監測轉化為制動距離的監測，并通過高精度旋轉編碼器測量制動輪轉過的角度來計算制動距離，因電梯基本采用變頻控制，正常制停屬于零速抱閘，宜選擇角度分辨率高，允許最大轉速低的角度傳感器，這里選用北京飛博爾電子有限公司的BL100-R高精度單圈絕對值角度傳感器，編碼器外徑φ100、分辨率0.62″、精確度±5″、最大轉速210rpm，可選2個控制接點，角度傳感器的安裝布置方案見圖2。角度測量電路與制動線圈電壓、曳引機電流測量電路并聯，在制動器失電瞬間（制動線圈電壓為零）開始測量，到制動輪完全停止轉動（編碼器讀數不再增加）時結束測量，得到從制動器失電到制動輪完全停止轉動這段時間內制動輪或曳引輪轉過的角度，然后按式（4）計算制動距離：

式中：

d ——制動距離；

φ——制動輪或曳引輪轉過的角度；

R ——制動輪半徑。

測量時應區分檢修狀態和正常運行狀態，檢修狀態時應不計數。

4.4 制動器噪音測量模塊

采用測量聲壓級傳感器對制動器開閘和抱閘噪音進行監測，取10倍實測聲壓的平方值與基準聲壓的平方之比的常用對數（基準聲壓級為20μPa）作為噪聲值，將3個噪音傳感器對稱均勻放在距制動輪外邊緣0.5m的地方，傳感器中心與制動輪共圓，其布置方案見圖2。測量制動器開閘、抱閘過程中的噪聲，取噪聲測量值的最大值作為最終結果。根據國家標準GB 24478《電梯曳引機》第4.2.3.3條中對制動噪音的要求，一般的常規電梯制動器噪音需要控制在70dB以內，當制動器噪音超過70dB時，應進行預警。

4.5 制動器溫度測量模塊

采用非接觸式紅外溫度傳感器對制動器閘瓦處進行監測，主要監測制動器帶閘運行時閘瓦過多摩擦引起的發熱問題。制動器帶閘運行的危害很大，首先當閘瓦過多摩擦后，其發熱可能達到100℃以上，制動力會大大下降，并且無法制停轎廂導致安全事故。

為降低夏季電梯機房高溫、潮濕等環境因素對溫度測量的干擾，系統采用高精密數字型MLX90614非接觸式紅外測溫傳感器采集閘瓦與制動輪表面摩擦處的溫度，該傳感器內部集成了紅外溫度檢測芯片、低噪音放大器、17位ADC、DSP單元、光學濾波器，光學濾波器波長通帶為5.5～14μm，可阻礙可見光和近紅外光輻射，減少可見光和近紅外光對探頭感知產生影響，還可過濾掉更多水蒸氣吸收的紅外光譜，只要在檢測過程中探頭不結露就可以保證傳感器測量精度，在50cm測溫距離內，測量精度為±0.5℃。由于制動器在緊急制停時存在兩個與外界空氣接觸的最高溫度點，位于制動輪由制動閘瓦旋出的外表面，因此將紅外測溫傳感器固定在閘瓦端面上對準這兩個位置進行測量，其安裝布置方案見圖2。

4.6 制動器卡阻監測方案

對微動開關的輸出狀態參數進行采集和監測，確認閘瓦的上閘或釋放，從而檢測制動器開閘與合閘是否正常動作。若制動器廠家沒有設置微動開關，則在原制動器線圈部位安裝一個微動開關，對制動器是否發生卡阻進行監測。

5 系統軟件設計

上位機軟件系統包括電梯制動器監測參數顯示與存儲模塊、制動器故障預警與預測性維修模塊，并提供軟件的二次開發接口。

電梯制動器監測參數顯示與存儲模塊，用于在上位機軟件界面上顯示制動器閘瓦間隙、磨損量、制動距離、制動器線圈電壓、曳引機工作電流、制動器溫度和噪音、微動開關輸出參數等關鍵運行參數，并對這些參數進行存儲，以便于下一步分析。

制動器故障預警與預測性維修模塊，通過建立相關算法模型，采用適應小樣本條件和追求現有信息條件下的最優結果（結構風險最小化）方向具有明顯優勢的支持向量機（SVM）算法來完成制動器健康診斷與故障預警，算法流程如圖4所示。

基于SVM的電梯制動器智能監測與故障預警算法包括以下步驟：

步驟一：采集連續p（p≥60）天的監測數據，利用小波包分解重構提取信號的能量特征值和特征向量，建立健康模式庫，作為SVM聚類器的樣本數據，具體的步驟如下：

1)對信號進行小波包分解和重構，將正交小波分解運用在小波包分析中，小波包的分解和重建算法如下：

設定待分析原始信號為，對其進行小波包分解運算：

式中表示小波包分解樹中第k層第l個結點的小波包分解系數，gk-2l、hl-2k是多分辨率分析中的濾波器系數，Z為整數，Z+為正整數，k=1，2，…，N，N為分解層數；根據系統采集的信號復雜度不同，分解層數N也不同，利用小波包對信號分解，獲取第N層中各個頻率成分的特征值，即小波包分解系數表示小波包分解樹中第N層第i個結點；

再根據式（5）對第N層小波包分解系數進行重構運算，得到的各頻帶范圍信號為

2）計算各個頻帶信號的能量：

設定是信號小波包分析之后得到的重構信號的能量，可按下式計算：

其中xij(i=1, 2, …, 2N; j=1, 2, …, n)，n為正整數，表示采樣點數；

3）構造特征向量和特征值，建立健康模式庫：

構造制動器正常運行時的特征向量和特征值作為健康模式庫的依據，得到由小波包各個子頻帶構造的信號能量特征向量如下：

步驟二：對實時監測的信號進行特征值提取，作為SVM聚類器的測試數據，利用SVM聚類分析給出機器的運行狀態，對制動器可能發生的常見故障（制動力不足、制動器卡阻、帶閘運行等）進行診斷和預測：

1) 當測試數據落入健康模式庫范圍內時，可認為制動器運行于健康狀態；

2) 當測試數據偏離健康模式庫的范圍時，但偏離的進程比較慢，先將其放入待觀察數據庫，維保人員現場進行分析和判斷，如果制動器仍屬于正常運行，可將此時的測試數據補充到健康模式庫，對健康模式庫進行不斷完善；

3) 如果測試數據與健康狀態模式庫的數據有明顯偏離，則表明制動器此時處于非健康狀態，上位機的顯示器顯示檢測數據，并對可能出現的制動器故障進行預警，如制動力不足、制動器卡阻、帶閘運行等。

步驟三：根據故障預測結果，指導電梯維保人員調整和優化維修計劃，進行預測性維修，將制動器故障消除在萌芽狀態，避免造成事故，保障電梯安全運行。

6 系統試應用情況

本文研制出集制動器狀態監測與故障預警決策于一體的智能監測系統，在實驗室內對其功能測試成功后，選取南京市范圍內2臺電梯制動器進行現場安裝與調試，連續采集1年內制動器閘瓦間隙、磨損量、制動距離、制動器線圈電壓、曳引機工作電流、制動器工作溫度和噪音等參數，實現其運行狀態的長期實時監測，并對制動器安全性能進行評估分析和故障預警，作為電梯制動器監測領域的有益嘗試與探索。

7 結束語

本文提出的電梯制動器智能監測與故障預警系統一方面可以實時監測并顯示制動器關鍵運行參數，提高電梯制動器檢驗檢測效率，減少檢驗的人力成本的投入，降低人力成本和管理成本，有效提升電梯安全監督管理水平；另一方面可以對制動器閘瓦磨損、帶閘運行等常見故障進行診斷與預警，可以將制動器故障引起的安全隱患消除在萌芽狀態，提高電梯的安全使用水平，降低電梯運行的風險，為使用單位帶來明顯的間接經濟效益。電梯制造、維保單位通過對該系統技術方案的應用，能夠及時發現電梯制動器的薄弱環節，改進產品設計和維保方案，縮短產品的設計開發周期，為企業帶來明顯的成本節約，同時為電梯產業升級提供幫助，符合國家“智能制造2025”規劃，具有很好的示范作用，會產生較大的社會影響力。

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