电梯故障诊断中神经网络技术的应用_信息与通信_工程科技_专业资料

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1、电梯故障诊断中神经网络技术的应用摘要：随着城市高层建筑的不断增加，电梯已经成为了人们最为重要的垂肓交通工具。电梯标志了人类的物质文明，然而在实际生活中电梯山于故障问题给人民造成的损失也是巨大的,传统的人工仪器诊断准确率过低，这就要求有更好的故障诊断技术来保证电梯的町靠性。文章介绍了电梯的运行原理，引入了依托于人工智能的神经网络技术，详细介绍了电梯故障诊断小不同的网络应用类型，它的网络结构与基本原理并且简单的介绍了两种新兴的神经网络模型。关键词：故障诊断；基本原理；神经网络；实际应用引言电梯在实际生活中出现不正常运行、停运等故障是在

2、所难免的，而作为高层建筑屮主要的垂直交通工具如果不能及时准确的查明故障原因并维修往往会给乘客带来巨大的生命威胁。只有保证电梯的安全运行，及吋的发现故障并解决故障，才能够为乘坐电梯的乘客提供合格的安全保证。冃前，国内在川的电梯缺乏完善的故障诊断系统，仅仅依靠维修技术人员的经验以及简单的诊断仪器己经不能够及时的解决复杂的电梯故障问题。神经网络技术可以应用于复朵多模式的故障诊断并且既可以用于实时监测也可以进行离线诊断，在系统模式非常复杂或者根木不知道系统模式的情况都可以应用，这些特点恰恰解决了传统方法中最故难以解决的问题。因此必须加快神

3、经网络技术应用于诊断电梯故障的步伐，形成完善的故障诊断系统，才能更及时准确的查明故障原因进一步及时的解决问题，保证乘客的人身安全。一、电梯的运行原理和电梯故障的特点只有清楚地了解电梯控制系统的运行原理才能够及时准确的诊断岀电梯故障原因，因此清楚的了解电梯运行原理是每一个电梯维修人员必须要做到。电梯运行过程总体上可分为以下几个阶段：第一、登记层外召唤信号和登记内选指令阶段；第二、电梯门关闭或者电梯按照系统指令停运阶段；笫三、启动阶段；第四、在到达信号记录的楼层前进行减速制动；笫五、平层开门阶段。在整个过程屮电梯需要从外界接收信号并处

4、理，然示完成和应的指令或者输出信号，由此可以将电梯看作是一个完整的独立的系统，只需要外界给予相应的信号就可以白动的做出动作。电梯系统内部复杂的构件紧密的结合在一起，正是如此才便得电梯系统故障具有了复杂性、层次性、相关性以及不确定性的特点。二、神经网络技术基本原理生物学上的神经是山一个个简单的神经元相互连接进而形成了复杂的庞大的神经系统，同理，神经网络就是由大虽简单的处理单元相互连接形成的复杂的智能系统。单独的处理单元类似于一个神经元，是一个可以接受不同信息但是只输出一种信息的结构单位。神经网络系统与牛.物学神经系统相似的是貝-有自

5、我修改能力，它可以同时接收大量的数据并进行统一的分析处理，进而输出相应的处理结果。这就使得神经网络系统具有了高度容错性、高度并行性、自我修改性、学习性以及高度复朵性，也正是由于这些特性才使的利用神经网络技术能够及时准确的查明电梯故障原因并得出故障解决方案。电梯故障诊断中应用的神经网络模型分为三个层次：输入层、接收外部信号或者是电梯自我检测信息（如载重信息）；隐含层、対接收到了大量数据进行相应的分析处理；输出层、将记录着动作命令的数据传送出来。在电梯出现故障时，首先可以通过神经网络模型快速确定故障发生在哪一层达到节约时间的目的。但是

6、神经网络也会因为收敛速度过于慢、训练强度太人或者是选择的网络模型不好等问题导致诊断结果受到影响。三、神经网络模型在电梯故障诊断中的应用分类神经网络模型已经成为了如今电梯故障诊断中应用最广泛的技术模型，相比于传统方式它具有诊断速度快、故障原因命中率高的优点，因此引起了各方面专业人士的强烈关注，并在他们的不懈努力下得到了发展与创新。它跨越多个专业领域、通过对各种复杂的高难度工作的不断的发展与改进出现了越来越多的应用模型，下面主要介绍了当前应用最普遍的BP网络模型，并且简单的引入并介绍了近年來新兴的模糊神经网络模型和遗传小波神经网络模型

7、。（一）BP网络模型BP神经网络作为神经网络应用最广泛的一种，它多应用的谋差反向传播算法使其在模式识别、诊断故障、图像识别以及管理系统方面具有相对先进性。基于BP网络的电梯故障诊断技术就是通过学习故障信息、诊断经验并不断训练，并将所学到的知识利用各层次ZI'可节点上的权值从而表达出來。BP网络系统的主要诊断步骤主要可以分为三步。第一步：对输入输出的数据进行归一化处理，将数据映射到特定的区间。第二步：建立BP网络模型，训练BP网络模型。第三：通过已经训练好的网络模型对原来的样木进行全面的检测。算法步骤：a、在一定的収值范围内对数据进

8、行初始化；b、确定输入值数值大小，计算出预期输出匱c、川实际输出的值减去上一步得到的数值；d、将上一步得到的误差分配到隐含层，从而计算出隐含层的谋差；e、修正输出层的权值和阈值，修正隐含层的权值；f、修正隐含层的阈值，修正隐含层和输入层的权值。（二