[发明专利]一种基于数据分析的无人驾驶升降机故障分析预测系统

说明书

本发明涉及故障分析技术领域，用于解决现有的升降机故障分析系统不具备对升降机进行故障预测的功能的问题，具体为一种基于数据分析的无人驾驶升降机故障分析预测系统，包括运行检测模块、维修判定模块、维修推荐模块以及预测分析模块；所述运行检测模块用于通过启动数据与制动数据对升降机在状态切换时的运行状态进行检测分析得到运行系数YX，在升降机运行异常时向维修判定模块发送运行异常信号，本发明通过预测分析模块可以在不确定升降机是否需要维修时对其进行观察分析，对升降机的异常情况进行连续性分析，根据连续性分析结果对升降机故障进行预测，在故障发生之前，可提前对升降机进行维护检修，从而提高升降机的食用安全性。

技术领域

本发明涉及故障分析技术领域，具体为一种基于数据分析的无人驾驶升降机故障分析预测系统。

背景技术

升降机是一种多功能升降机械设备，可分为固定式和移动式、导轨式、曲臂式，剪叉式、链条式、装卸平台等，升降货梯的特点导轨式液压升降货梯采用重型链条传动，油丝绳做保险，导轨式液压升降货梯采用液压防爆油管，设有防止超载的安全装置、设有多重限位开关保护、设有多层楼互动连锁，因此导轨式液压升降货梯的安全系数比普通货梯要高很多。

现有的升降机故障分析系统仅能够在升降机出现故障时进行预警，或根据升降机运行状态自动对升降机的故障原因进行自动排查，而无法根据升降机的运行参数对升降机进行故障预测，从而在升降机发生故障之前对其进行检修，将安全隐患降到最低。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决现有的升降机故障分析系统不具备对升降机进行故障预测的功能的问题，而提出一种基于数据分析的无人驾驶升降机故障分析预测系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于数据分析的无人驾驶升降机故障分析预测系统，包括运行检测模块、维修判定模块、维修推荐模块以及预测分析模块；

所述运行检测模块用于通过启动数据与制动数据对升降机在状态切换时的运行状态进行检测分析得到运行系数YX，在升降机运行异常时向维修判定模块发送运行异常信号；

维修判定模块用于在接收到运行系数与运行异常信号后对升降机是否需要进行维修进行判定；

预测分析模块用于对升降机进行故障预测：在维修判定模块接收到运行异常信号时通过计时器进行倒计时，倒计时的时长为L4分钟，L4为数量常量；

在倒计时过程中若维修判定模块再次接收到运行异常信号，则计时器重置，即计时器重新进行时长为L4的分钟的倒计时，且重置次数加一；

在倒计时过程中若维修判定模块没有接收到运行异常信号，则计时器与重置次数均清零，直至下一次维修判定模块接收到运行异常信号时再次进行倒计时；

当重置次数等于二时，预测分析模块向维修推荐模块发送维修信号；

维修推荐模块在接收到维修信号后为升降机分配最合适的维修员并标记为推荐维修工，维修推荐模块向推荐维修工的手机终端发送维修信号。

作为本发明的一种优选实施方式，启动数据包括升降机由静止状态切换为升降状态时的启动振动表现值QZ，启动振动表现值QZ的获取过程为：获取升降机由静止状态切换为升降状态后的L1秒中之内升降机的振动频率最大值并标记为QP1，获取升降机由静止状态切换为升降状态后的L1秒中之内升降机的噪声最大分贝值并标记为QF1，L1为时间常量，单位为秒，振动频率值与分贝值分别由振动传感器与噪声传感器进行采集获取；

通过对QP1与QF1进行数值计算得到升降机的启动振动表现值QZ。

作为本发明的一种优选实施方式，制动数据包括升降机由升降状态切换为静止状态时的制动振动表现值ZZ，制动振动表现值ZZ的获取过程为：获取升降机由升降状态切换至静止状态前的L2秒中之内升降机的振动频率最大值并标记为QP2，获取升降机由升降状态切换为静止状态前的L2秒中之内升降机的噪声最大分贝值并标记为QF2，L2为时间常量，单位为秒，振动速度值与分贝值分别由振动传感器与噪声传感器进行采集获取；