發(fā)布時間：2025-05-15 04:30

　　 電梯轎廂鉛垂起動和制動運行過程中加速度參數反映了電梯的運行狀態(tài),可作為電梯運行故障診斷的信息源之一。但目前采集到的加速度信號具有高斯噪聲干擾、變維、高維、非線性、故障類型多且樣本不均勻等特點。為此,提出一種基于核主元分析與有向無環(huán)圖支持向量機(KPCA-DSVM)相結合的電梯運行故障診斷方法。該方法首先通過小波變換與中值平滑提取信號輪廓;然后設置閾值分割出起動和制動輪廓,并尺度變換為固定維數;接著設計核主元分析(KPCA)算法實現故障特征低維表達;最后設計有向無環(huán)圖支持向量機(DSVM)進行故障檢測與分類。實驗結果表明,該方法的故障檢測率和誤報率分別為98%和0. 7%,單一故障分類準確率為93%,混合故障分類準確率為90%,能滿足在線實時檢測需求,優(yōu)于傳統方法。

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