【摘 要】
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伴随着城市的不断发展进步,轨道交通逐渐成为市民出行的首要选择方式,而轨道交通电梯作为运送乘客的最主要工具之一,其安全性、稳定性和可靠性成为专家学者的研究重点。当前轨道交通电梯存在服务网点较少,电梯维保流于形式、电梯安全监督管理、维修等信息不公开、电梯行业精细化管理覆盖不全面,治理方式比较粗糙以及电梯故障只能做到“事后维修”,故需要研究一种对电梯故障进行预测的方法。本文首先介绍电梯行业和轨道交通电梯
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伴随着城市的不断发展进步,轨道交通逐渐成为市民出行的首要选择方式,而轨道交通电梯作为运送乘客的最主要工具之一,其安全性、稳定性和可靠性成为专家学者的研究重点。当前轨道交通电梯存在服务网点较少,电梯维保流于形式、电梯安全监督管理、维修等信息不公开、电梯行业精细化管理覆盖不全面,治理方式比较粗糙以及电梯故障只能做到“事后维修”,故需要研究一种对电梯故障进行预测的方法。本文首先介绍电梯行业和轨道交通电梯行业背景,通过实际案例和电梯相关法律法规规定整理,突显电梯故障预测的重要作用,并对国内外电梯厂商和研究机构对电梯故障诊断和预测进行分析,归纳出各种方法的优缺点,得出一种数据层-模型层融合算法的重要性。对于数据层,通过多传感器网络采集电梯的运行转台信息,为消除不同特征向量之间的相关性和降低系统运行负载,采用PCA（主成分分析）算法对原始数据进行处理,得到具有表征意义的特征向量;对于模型层,由于BP神经网络存在收敛性差、初始参数随机性以及易陷入局部极小值等问题,采用Morlet小波基函数优化BP神经网络的隐含层传递函数,构建出小波-BP神经网络（WBP神经网络）模型并且采用以动态学习因子、动态惯性权重以及调整因子优化的粒子群算法训练得出WBP神经网络模型的初始权值、尺度因子和平移因子,对电梯的冲顶故障进行预测,最终构建出基于PCA处理数据的改进粒子群优化的WBP神经网络模型（IPSO-WBP）。采用经过PCA算法处理后的数据,分别使用BP神经网络模型、WBP神经网络模型以及IPSO-WBP神经网络模型进行训练分析,结果表明,采用IPSO-WBP神经网络模型的电梯冲顶故障预测方法具有最高的预测精度和收敛性,并且避免了局部最优解,并通过数据验证,可见模型预测结果总体成正态分布,说明模型具有一定稳定、可靠性,具有一定的工程意义。
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