电梯运行状态的关联维数分析与诊断.pdf

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1、第4期机电技术125电梯运行状态的关联维数分析与诊断周彬彬刘晓梅黄宜坚(华侨大学机电及自动化学院，福建厦门361021)摘要：运用GP算法，分析了电梯在正常运行、钢丝绳放松和导靴夹紧3种运行状态时轿厢振动加速度信号的关联维数。分析结果表明，3种运行状态具有不同的关联维数，说明了运行状态的变化不但引起了轿厢振动特征的变化，而且导致了电梯动力学特征的变化。最后，以不同测度的关联维数作为特征向量输入最／J~--乘支持向量机，将实测轿厢振动的关联维数作为样本，通过训练样本的学习和对测试样本的测试分析结果表明，该诊断方法能够正确识别电梯的3种运行状态。关键词：电梯；故障诊断；关联维数；最小二乘支

2、持向量机；振动中图分类号：TH113．10329TP206~．3文献标识码：A文章编号：1672—4801(2014)04—125—04电梯作为高层建筑中不可或缺的垂直交通设关联矢量的对数，它在一切可能的配对中所占的备，能够诱发其发生故障的因素很多。电梯的安比例称为关联积分：全运行与否，直接关系到乘客的生命与财产安c(r)=兰H圳(2)全。如何能够快速有效地检测出电梯的运行状ij=1态，并对故障进行预报，一直是电梯安全研究的重式中：)——单位阶跃函数；r——测度；点内容。Il—川——两个向量的距离。恰当的选取测度电梯故障总体上可以分为机械故障与电气故r，使关联维数D满足：障。目前电梯故

3、障诊断的研究主要针对电气故D=lnC(r)／lnr(3)障，主要的方法有：故障树【】、专家系统口、神经网络在实际应用中，通常的做法是绘制出【3]、Petri网和离散时间动态系统(DEDS)嘲等。机Incfr1Inr离散点图，拟合离散点图中直线部分械故障的发生频率虽然不高，但其危害程度远大的斜率作为关联维数。于电气故障。本文从电梯运行状态引起轿厢振动文献[9]应用CP算法，计算了测度r在0．1，的非线性动力学特征角度，运用GP算法，探讨电0．2，0-3，0．4，0．5，0．6，0．7，0．8，0．9时对应的油气水梯在不同运行状态下轿厢振动的关联维数特征，多相流各流型下的压差时间序列的关联

4、维数。每定量地描述了诸如钢丝绳放松等机械故障引起的种流型可算得9个关联维数，并将这9个关联维数电梯非线性动力学特征。作为油气水多相流不同流型的特征向量。最后，1关联维分析应用RBF$~经网络，成功地识别了油气水多相流流型。文献[1O】运用不同测度的关联维数特征向1．1关联维量与RBF神经网络相结合分析和识别发电机定、Grassberger和Procaccia在嵌入定理和坐标转子的工作状态，并取得良好的效果。延迟相空间重构理论[71的基础上提出通过一维时本文对上述方法进行全面的分析与验证后发间序列计算吸引子的关联维数的方法，简称GP算现该方法具有以下几个特征：法】。具体算法如下：1)该方

5、法降低了计算量，提高了运算效率。设一维时间序列为{xk,k=1，2，⋯，N}，经坐标传统的拟合无标度区间的直线斜率为关联维数的延迟相空间重构得到一组空间矢量：方法，仅使用了无标度区间内的点，其余点被丢x0)-{(f)，(+)，⋯，f+(m一1)7l}(1)弃。然而，一般情况下，无标度区间内的点数占全其中，t=1，2，⋯，M，=N一(m一1)z，m为嵌入部点数的比例较少，这使大量的计算做了无用功，维数，为延迟时间。在这些空间矢量中，计算有如图1所示；+福建省自然科学基金(2ol2J01213)作者简介：周彬彬(1988一)，男，硕士，主要从事非线性时间序列的研究。126机电技术2014年

6、8月2)关联维数特征向量比单一的关联维数包含时间延迟丁的选择。采用互信息法计算更丰富系统动力学信息；传统的方法实际上是对。互信息函数，(r)的大小表示了在已知(t)的选定的无标度区间内的点进行全局平均，凸显了情况下，+)的确定性大小。，(r)=0，表示无标度区间内各点的共有性质，但忽略了各点所+丁)完全不可预测；，(丁)的极小值，表示()代表的特有信息；和(t+1是最大可能的不相关。计算时，使用3)由于RBF$~经网络本身的不足，譬如，过学，f1的第一个极小值作为最优的时间延迟。经计习与欠学习等可能引起识别结果较大的偏差。算，延迟时间为=2。嵌入维数m的选择。采用改进虚假最近邻点法n(

7、Cao方法)计算嵌人维数。混沌时间序列可以看作吸引子在一维空间的投影。随着嵌入维数的增加，虚假最近邻点逐步分离，使得吸引子被逐渐打开，从而恢复混沌运动的轨迹。采用虚假最近邻点的比例小于5％的嵌入维数为最佳嵌入图1关联维数拟合图维数。经计算，嵌入维数为：m=4。风2)N度的选择。险关于测度的选取，目前还没有比较系统的方法，大都采用全局遍历法n。即首先计算相空间中点的距离，取最大值r与最小值ri；然后确定需要插入的点数s，则步长r。=(r一r／／s