基于大数据的电梯故障诊断与预测研究

• 作者: 何平 张国安 李哲威 李春光 汪赞 陈志平
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电梯 故障诊断与预测 大数据 监督学习 非监督学习
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化、计算机技术
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.5
• 字数: 5384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2019.01.018

摘要

为了研究大数据分析方法在电梯故障诊断与预测中的可行性,首先收集了海量的电梯检验数据,并对其中有关电梯轿厢振动的数据进行了特征参数的提取;然后构建了采用大数据分析方法诊断与预测电梯故障隐患的总体方案,通过监督学习与非监督学习的数据挖掘手段,对所提取到的电梯轿厢振动特征参数进行了充分的数据挖掘与分析,找出了电梯机械系统各种故障隐患与电梯运行时轿厢振动监测信号之间的内在关系,最终根据电梯轿厢振动特征量的大小及其变化趋势,诊断和预测电梯机械系统的各种故障隐患.研究结果表明:大数据分析方法可准确地对电梯机械系统故障进行诊断与预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志平	杭州电子科技大学机械工程学院	69	382	10.0	17.0
2	李哲威	杭州电子科技大学机械工程学院	4	10	1.0	3.0
3	张国安		9	8	1.0	2.0
4	李春光	杭州电子科技大学机械工程学院	11	52	4.0	7.0
5	汪赞	杭州电子科技大学机械工程学院	3	9	1.0	3.0
6	何平	杭州电子科技大学机械工程学院	5	10	1.0	3.0