如今,电梯已经广泛的应用于各大楼宇和生产线上,用于运载人和货物。随着时间的推移,电梯的零部件会发生老化,严重影响了电梯的平稳运行。电梯维修工程师需要对故障电梯进行检修,在此再次之前,如何为电梯维修工程师提供电梯故障信息,成文本文研究的主要问题。本文采用了3个分析工具,即小波理论,脊线提取方法和独立成份分析方法。内容包括以下方面①首先从数学概念上介绍了离散小波和连续小波的理论基础和工程理解之后,将连续小波变换和短时傅立叶变换作比较,说明了为什么连续小波变换更适合于故障诊断。此后,我们介绍了基于连续小波变换的诊断技术,包括在机械故障诊断中小波基函数和尺度因子的选择,奇异性检测的小波变换方法,以及如何计算奇异点的Lip指数等小波故障检测的概念。②将经过连续小波变换的时频域信号看作图像,文章分析了现有的脊线提取算法,在该基础上提出我们的算法,分析时频域内的信号,准确定位故障发生时的模极大值曲线。③采用基于独立成分分析(ICA)的连续工业过程系统监控方法分析电梯信号。该方法采用非高斯最大化判据从观测变量中分解出相互独立的非高斯变量(独立成分分量),它满足统计意义下的独立特性,而不仅仅是PCA所要求的不相关。最后,我们采用该方法监控Tennessee Eastman过程,结果表明独立成分分析方法能够更及时地监测出故障发生,对主元分析方法PCA不能发现的故障,也有较好的监测效果。④最后,通过对这些方法的讨论,作者阐述了该问题上的观点,并对未来课题研究作了展望。