發(fā)布時(shí)間：2024-03-31 21:15

　　為了提高電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障檢測(cè)能力,提出基于物聯(lián)網(wǎng)的電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障在線監(jiān)測(cè)方法。結(jié)合電梯起重機(jī)械鋼絲繩的可控性負(fù)荷特征檢測(cè)方法,進(jìn)行故障大數(shù)據(jù)挖掘,采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行電梯起重機(jī)械鋼絲繩故障特征的多維信息融合檢測(cè),提取電梯起重機(jī)械鋼絲繩故障的高分辨關(guān)聯(lián)特征量,根據(jù)電子元件和機(jī)械元件的故障相似度進(jìn)行故障辨識(shí),構(gòu)建電梯起重機(jī)械鋼絲繩故障的多元信息監(jiān)測(cè)模型,根據(jù)信息監(jiān)測(cè)結(jié)果,進(jìn)行電梯起重機(jī)械鋼絲繩故障檢測(cè)和智能診斷。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行電梯起重機(jī)械鋼絲繩故障監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性較高,輸出穩(wěn)定性較好,提高了電梯起重機(jī)械鋼絲繩的故障自適應(yīng)診斷和檢測(cè)能力。

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模型

為了實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)的電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障在線監(jiān)測(cè),結(jié)合多維傳感器組網(wǎng)方法進(jìn)行電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障在線監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),采用ZigBee組網(wǎng)設(shè)計(jì)方法,通過(guò)六維力傳感器采集電梯起重機(jī)械鋼絲拉力數(shù)據(jù)、載荷數(shù)據(jù)等,進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)下的電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)采....

圖2電梯起重機(jī)械鋼絲繩的鉸鏈模型

構(gòu)建電梯起重機(jī)械鋼絲繩的鉸鏈模型如圖2所示�？紤]主軸的轉(zhuǎn)動(dòng)特性,電梯起重機(jī)械鋼絲繩的斷裂穩(wěn)態(tài)功率特征為{λi:1≤i≤S},在(R)RRS+PS并聯(lián)機(jī)構(gòu)中建立電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障物聯(lián)網(wǎng)檢測(cè)模型[8],根據(jù)螺旋與反螺旋的關(guān)系,在電梯起重機(jī)械鋼絲繩的超負(fù)荷狀態(tài)下,輸出負(fù)荷為:

圖3故障特征分布

為了測(cè)試所提方法在實(shí)現(xiàn)電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析,對(duì)電梯起重機(jī)械鋼絲繩故障序列采樣時(shí)間長(zhǎng)度為1024,故障特征分布的樣本集大小為200,訓(xùn)練樣本長(zhǎng)度為12,彈性模量E=20,初始末端狀態(tài)特征分布系數(shù)為0.34,根據(jù)上述仿真參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行電梯起重....

圖4鋼絲繩斷裂的載荷大小

根據(jù)圖3的故障特征分布,提取電梯起重機(jī)械鋼絲繩故障的高分辨關(guān)聯(lián)特征量,根據(jù)電子元件和機(jī)械元件的故障相似度進(jìn)行故障辨識(shí),得到鋼絲繩斷裂的載荷大小如圖4所示。分析圖4得知,本文方法能有效實(shí)現(xiàn)電梯起重機(jī)械鋼絲繩斷裂故障在線監(jiān)測(cè),測(cè)試不同方法進(jìn)行故障監(jiān)測(cè)的精度,得到對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表1,分析得....

本文編號(hào)：3944503