電梯運(yùn)行監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)
本文關(guān)鍵詞:電梯運(yùn)行監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)
更多相關(guān)文章: 電梯運(yùn)行監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PSO 故障預(yù)測(cè) Web監(jiān)管平臺(tái)
【摘要】:改革開放幾十年以來,我國在經(jīng)濟(jì)、政治、文化方面的發(fā)展都達(dá)到世界先進(jìn)水平,城市化建設(shè)及農(nóng)村變社區(qū)的發(fā)展政策導(dǎo)致從前的平房轉(zhuǎn)變?yōu)楦邩谴髲B,電梯作為高樓內(nèi)部上下運(yùn)行的交通工具,不管是在商場(chǎng)、醫(yī)院還是居民區(qū)都是不容忽視的存在。隨著電梯在用量的急劇增多,維保措施不完善、警示不及時(shí)等都會(huì)導(dǎo)致電梯事故頻頻發(fā)生,時(shí)至今日,電梯傷人事故還仍時(shí)有發(fā)生,因此電梯的安全運(yùn)行監(jiān)控以及故障預(yù)測(cè)已經(jīng)成為如今社會(huì)現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程中的重要課題。本文開篇介紹了國內(nèi)電梯領(lǐng)域的背景,緊接著對(duì)電梯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、技術(shù)指標(biāo)和常見故障進(jìn)行分析,并對(duì)比調(diào)研了國內(nèi)外電梯監(jiān)控的研究狀況,指出國內(nèi)外電梯監(jiān)控系統(tǒng)中存在的各自的優(yōu)缺點(diǎn),強(qiáng)調(diào)了電梯領(lǐng)域的故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究的高需求。同時(shí)介紹了故障預(yù)測(cè)技術(shù)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀。針對(duì)上述問題,本文主要工作如下:(1)搭建了 一個(gè)開放性和通用性都有所提高的新型電梯運(yùn)行監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),配套開發(fā)Web監(jiān)管平臺(tái)。該系統(tǒng)采用獨(dú)立于電梯品牌的外置多個(gè)傳感器,全天候不間斷對(duì)電梯運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)了電梯運(yùn)行參數(shù)監(jiān)測(cè)收集、電梯維保檢驗(yàn)記錄存儲(chǔ)、各單位(物業(yè)單位、維保單位、檢驗(yàn)單位等)信息管理、地圖可視化和警示提示及相關(guān)信息統(tǒng)計(jì)等功能。本文系統(tǒng)創(chuàng)新之處在于增加了數(shù)據(jù)庫管理功能和警示提示功能,提高了傳統(tǒng)系統(tǒng)的信息化管理水平,且可以對(duì)電梯往后一段時(shí)間可能發(fā)生的故障類型進(jìn)行預(yù)測(cè)和提示,使相關(guān)人員可以提前進(jìn)行針對(duì)性檢修,降低電梯故障的發(fā)生頻率。針對(duì)沒有能夠提前排除的故障,系統(tǒng)也能夠根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控到的數(shù)據(jù)參數(shù),在故障發(fā)生之后盡可能短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行故障報(bào)警,為故障的及時(shí)解除提供條件。(2)將RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與電梯故障預(yù)測(cè)結(jié)合,搭建了一個(gè)可根據(jù)電梯運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)對(duì)電梯往后一段時(shí)間可能發(fā)生的故障類型進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在初始隱含層節(jié)點(diǎn)中心選擇過于隨機(jī)的缺點(diǎn),而這又對(duì)模型的結(jié)果有很大的影響,本文選用PSO算法來優(yōu)化其模型參數(shù)。在電梯運(yùn)行監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)收集到的電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)之上,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化后的模型進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,可以得出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電梯領(lǐng)域的故障預(yù)測(cè)的可行性,同時(shí)也表明PSO優(yōu)化算法能有效提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度和訓(xùn)練速度。
【學(xué)位授予單位】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TU857;TP277
【參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 殷鍇;鐘詩勝;那媛;李臻;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障檢測(cè)技術(shù)研究[J];航空發(fā)動(dòng)機(jī);2017年01期
2 郭宇;楊育;;基于灰色粗糙集與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2017年09期
3 馮家榮;;電梯常見故障分析及解決方法探討[J];現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化;2016年13期
4 宋清;;電梯的機(jī)械裝置及機(jī)械結(jié)構(gòu)[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào);2016年01期
5 寧昕揚(yáng);劉曉青;;基于MIV-改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大壩變形監(jiān)測(cè)模型[J];三峽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年03期
6 黃文明;徐雙雙;鄧珍榮;雷茜茜;;改進(jìn)人工蜂群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2016年04期
7 胡學(xué)彬;王宏華;周湛權(quán);;一種改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開關(guān)磁阻電機(jī)磁鏈模型[J];機(jī)械制造與自動(dòng)化;2015年06期
8 帥燦華;;淺談電梯的機(jī)械結(jié)構(gòu)及相關(guān)問題[J];科技風(fēng);2015年16期
9 石鈺磊;賈斌;董立峰;王軍;吉帥;;基于改進(jìn)型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)震災(zāi)傷亡人數(shù)預(yù)測(cè)[J];軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào);2015年03期
10 段九君;;淺談電梯的機(jī)械結(jié)構(gòu)及相關(guān)問題[J];科技創(chuàng)新與應(yīng)用;2014年33期
中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條
1 涂娟娟;PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究及其應(yīng)用[D];江蘇大學(xué);2013年
2 張宇山;進(jìn)化算法的收斂性與時(shí)間復(fù)雜度分析的若干研究[D];華南理工大學(xué);2013年
中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 王鳳利;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DS證據(jù)理論的疾病預(yù)測(cè)模型研究[D];太原理工大學(xué);2016年
2 喻澤林;基于多特征模型模擬電路故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2016年
3 張義;徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究[D];山東理工大學(xué);2016年
4 胡照躍;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];中北大學(xué);2016年
5 楊樂;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近景攝影測(cè)量立體匹配技術(shù)研究[D];中北大學(xué);2015年
6 徐少偉;基于ZigBee和GPRS的無線圖像監(jiān)控系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];燕山大學(xué);2015年
7 陳廣;基于改進(jìn)PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣溫預(yù)測(cè)模型[D];蘭州大學(xué);2015年
8 艾鋒;基于物聯(lián)網(wǎng)的電梯智能數(shù)據(jù)采集報(bào)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年
9 侯曉凱;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備故障預(yù)測(cè)的研究[D];山東大學(xué);2014年
10 吳滔;面向農(nóng)資商品的電子商務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年
,本文編號(hào):1258979
本文鏈接:http://sikaile.net/shoufeilunwen/xixikjs/1258979.html