文献类型：期刊文章

作　　者：陈志平[1] 汪赞[1] 张国安[2] 李春光[1] 李哲威[1] 何平[1]

CHEN Zhi-ping;WANG Zan;ZHANG Guo-an;LI Chun-guang;LI Zhe-wei;HE Ping(School of Mechanical Engineering,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China;Shaoxing Special Equipment Inspection Institute,Shaoxing 312071,China)

机构地区：[1]杭州电子科技大学机械工程学院,浙江杭州310018 [2]绍兴市特种设备检测院,浙江绍兴312071

出　　处：《机电工程》

基　　金：绍兴市科技计划资助项目(2015B70026)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：1

起止页码：90-94

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：电梯 故障诊断与预测  大数据 监督学习  非监督学习

分 类 号：TP391.5]