基于傳感器信息融合的自動扶梯電機運行監控技術

施寶海

（海南省鍋爐壓力容器與特種設備檢驗所，海南海口 570203）

0 引言

近年來，我國城市管理部門對公交式自動扶梯的需求越來越大，通過對行人過街天橋、行人隧道根據過街需求、自動扶梯使用效率等市場調研數據進行統計，結合自動扶梯運行中的多種影響因素，進行了市場內現有自動扶梯的優化設計和改裝[1]。自動扶梯為人們的出行帶來了便利，也不可避免的存在著一定安全隱患。由于自動扶梯管理員的管理技術水平存在差異，以及公眾的安全意識不高，自動扶梯的故障率較高，自動扶梯碰撞、滑倒等安全事故的數量呈現逐年增加的趨勢。

為降低由于自動扶梯故障造成的安全事故，對自動扶梯的運行進行分析，發現超過80%的故障都是由于自動扶梯電機異常運行導致的。電機是自動扶梯系統的主要構成部分，也是驅動自動扶梯運行的核心構件[2]。為提高自動扶梯運行的穩定性與可靠性，有關單位提出了多種可用于監控自動扶梯電機的方法，但根據自動扶梯運營管理方反饋的數據可知，現有的方法在實際應用中大多存在缺陷。為解決上述問題，本文引進傳感器信息融合技術，設計一種針對自動扶梯電機的全新運行監控技術，保障扶梯的穩定運行與使用。

1 基于傳感器信息融合的自動扶梯電機運行數據采集

為實現對自動扶梯電機運行的監控，引進傳感器信息融合技術，實現自動扶梯電機運行數據的采集。在此過程中，根據自動扶梯中電機的所在位置，布置多普勒微波雷達傳感器、視頻監控攝像機、CCD 工業相機、紅外傳感器等，建立電機與監控終端設備之間的通信連接。在此過程中，考慮到電機在自動扶梯中具有一定的隱蔽性，為確保監測的數據可以作為設施運行故障與異常的參照，需要進行電梯整體結構的勘探，根據勘探結果確定自動扶梯電機的具體空間位置[3]。在此基礎上，將自動扶梯電機上的傳感器與計算機設備建立連接，以此實現對監測數據的自動、快速接收與發送[4]。為實現在終端通信模塊和自動扶梯電機設施管理終端之間建立數據通信，采用虛擬串行接口技術，將終端設備通過串行接口接入服務器端，實現對自動扶梯電機運行中的實時監測、報警及狀態追蹤，以便應對自動扶梯電機運行中的各種突發性事故。基于傳感器信息融合的自動扶梯電機運行數據采集流程如圖1 所示。

圖1 自動扶梯電機運行數據采集流程

將多普勒微波雷達傳感器布置在自動扶梯多電機運行的中心位置，采用兩兩對射的布置方式，確保雷達信號對自動扶梯電機的全覆蓋[5]。將紅外傳感器布置在電機運行輻射區域，自動扶梯電機在運行過程中，電機轉子快速運轉，會產生一定的熱量，可被紅外傳感器感知。利用CCD 工業攝像機拍攝視頻、圖像，結合DSP 芯片對畫面進行處理和探測，利用背景去除技術識別和探測圖像中的電機運動目標，從而實時監測電機運行區內的狀態，并將獲取的影像資料傳送給后臺控制中心[6]。整合各類傳感器采集的自動扶梯電機運行數據，并導出對應的數據。

2 數據擬合處理

考慮到通過上述方式采集的數據可能攜帶噪聲等影響因素，因此，在完成自動扶梯電機運行數據采集后，需按照式（1）進行采集數據的線性校正[7]。

其中，Y 表示采集數據的線性校正；a 表示原始數據；X 表示量程起點；b 表示數據信號的擴大因子。

將校正后數據錄入函數鏈神經網絡，對數據進行濾波與降噪等綜合處理，此過程計算公式：

其中，x（Y）表示對校正后數據Y 的濾波與降噪等綜合處理；u 表示輸出估計值；W 表示函數鏈；i 表示標定值；j 表示傳感器采集數據之間的連接權值。

完成上述處理后，對輸出的數據進行擬合：

其中，xi（ui）表示輸出數據的擬合處理過程；c 表示附加數據（傳感器反饋的其他與電機運行相關的數據）；u 表示擬合次數。

按照上述方式完成數據擬合處理，將處理后的數據接入通信鏈路，實現對監控數據的傳輸。

3 自動扶梯電機運行監測與實時狀態跟蹤

考慮到自動扶梯電機在異常運行狀態下存在不規律振動，因此，在監測中應做好對自動扶梯電機運行實時狀態的跟蹤，實現對自動扶梯電機運行狀態的實時監控。采集圖像、數據、視頻，提取自動扶梯電機運行背景，對背景進行建模，提取背景差分信息，進行電機運行目標區域的分割。

背景建模常用的是背景平均化、碼書背景、高斯背景建模等，高斯模型可以有效地消除背景的干擾，但是需要大量的運算，很難達到實時性的要求。在自動扶梯電機運行啟動時，先對CCD 相機拍攝的圖像進行碼書背景建模，利用碼書算法對N 幀之后的圖像進行檢測，每隔一段時間更新代碼書模型，并將極少使用的代碼書刪除。采用碼書法獲取當前幀的二值圖，在此基礎上，按照閉合操作消除因噪聲而產生的孤立點，用開運算填補目標內部的孔隙[8]。考慮到電機運行底板的背景比較復雜，因此在前景對象中會有許多非連續性的區域。因此，在分割目標區域圖像時，需要對前景對象進行輪廓提取，然后求出各前景對象的中心位置，對電機運行中的近鄰目標進行匹配，計算公式為：

其中，minC 表示電機運行中的近鄰匹配目標（最小振動幅值）；m 表示匹配次數。

對電機運行過程中的振動幅值與目標值進行匹配，設定minC 的取值范圍。當minC 在預設范圍內波動時，說明自動扶梯電機運行無異常振動現象，此時證明電機處于穩定運行狀態；當minC 超出預設范圍波動時，說明自動扶梯電機運行存在異常振動現象，此時證明電機處于異常運行狀態。提取此時的狀態信息，即可實現對自動扶梯電機運行的監測與實時狀態的跟蹤。

4 對比實驗

本文引進傳感器信息融合技術，完成了自動扶梯電機運行監控方法的設計。為檢驗該監控方法的應用效果，本文以某運營管理單位提供的自動扶梯電機樣品為例設計對比實驗，電機技術參數見表1。

表1 自動扶梯電機技術參數

使用本文設計的方法監控自動扶梯電機的運行狀態。在監控過程中，根據實際工作需求將紅外傳感器、雷達傳感器、CCD 工業相機等按照規范安裝在測試電機上，并建立電機與監控終端設備之間的通信連接，實現對自動扶梯電機運行數據的實時采集。根據建立的通信信道，進行監控數據處理與通信傳輸，通過對自動扶梯電機運行的監測與實時狀態的跟蹤，完成本文方法在實驗中的應用。

引進基于CNN+D-S 和BP 神經網絡的方法，并選取2 種傳統方法作為對照組。運用采集3 種方法對自動扶梯電機運行監測數據展開分析。本文將反饋的監控數據噪聲幅值作為評價監控效果的關鍵指標。截取部分時段3 種方法的監控結果，提取對應時段下的噪聲幅值，結果如圖2 所示。

圖2 監控反饋信號中噪聲的幅值

從圖2 可以看出，使用該方法進行自動扶梯電機運行監控，監控反饋信號中的噪聲幅值趨近于0，說明該方法可以降低監控數據中的噪聲，避免由于外界因素干擾影響監控結果。在此基礎上，對傳統方法的監控結果進行分析，分析結果表明，傳統方法監控反饋信號中的噪聲幅值較大，且傳統方法2 監控結果中的噪聲幅值大于傳統方法1 的噪聲幅值。監控結果中攜帶較大噪聲，會影響終端對電機運行狀態的決策與辨識。因此，可以得出如下結論：相比傳統方法，本文設計的基于多傳感器信息融合技術的電機運行監控方法實際應用效果良好，該方法可以降低自動扶梯電機運行監控反饋信號中的噪聲幅值，提高監控結果的準確性、真實性與可靠性。

5 結束語

自動扶梯的環境特征：主要集中在人流密集、商業區、車站周邊；每日運營時間超過20 h；部分自動扶梯在戶外作業，長期受風沙、雨雪侵蝕，故障率比室內扶梯高；乘客手拉行李箱隨人而上的現象時有發生。為提高自動扶梯電機運行的穩定性與可靠性，本文引進傳感器信息融合技術，通過自動扶梯電機運行數據采集、數據處理與通信傳輸、自動扶梯電機運行監測與實時狀態跟蹤，完成了電機運行監控技術的設計研究。

完成設計后，以某運營管理單位提供的自動扶梯電機樣品為對象，展開針對設計方法的對比實驗，實驗結果證明：該方法能夠降低自動扶梯電機運行監控反饋信號中的噪聲幅值，提高監控結果的準確性、真實性與可靠性，可以在后續的工作中進行推廣，實現對電機運行狀態的實時監測，減少電機運行異常導致的自動扶梯安全事故。