電梯狀態(tài)檢測方法技術(shù)

本申請實施例提供了一種電梯狀態(tài)檢測方法

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
電梯狀態(tài)檢測方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)


[0001]本申請實施例涉及計算機
，尤其涉及一種電梯狀態(tài)檢測方法
、
裝置
、
設(shè)備以及存儲介質(zhì)
。

技術(shù)介紹

[0002]目前，電梯廠商為了確保電梯控制的安全性和穩(wěn)定性，控制系統(tǒng)通常不對外發(fā)布電梯運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，為了能夠方便服務(wù)機器人執(zhí)行跨樓層業(yè)務(wù)，或方便電梯運維后臺對電梯運行狀態(tài)進行監(jiān)管，現(xiàn)有方式通過在電梯增設(shè)加速度計以及氣壓計等傳感器，并基于采集到的傳感數(shù)據(jù)來確定電梯運行狀態(tài)以及電梯樓層位置
。
[0003]然而，相關(guān)技術(shù)中，通常直接通過加速度的瞬時數(shù)值變化來確定電梯運行狀態(tài)，或者直接通過單次氣壓差值來確定電梯樓層位置，容易由于傳感數(shù)據(jù)因外界干擾引起的異常波動，或者誤差累積的問題，導(dǎo)致電梯狀態(tài)的檢測結(jié)果異常
。

技術(shù)實現(xiàn)思路

[0004]本申請實施例提供了一種電梯狀態(tài)檢測方法
、
裝置
、
設(shè)備以及存儲介質(zhì)，解決了由于傳感數(shù)據(jù)的異常波動或者誤差累積導(dǎo)致電梯狀態(tài)的確認結(jié)果異常的問題，實現(xiàn)通過實時獲取最近加速度序列以及最近氣壓序列的方式，減少數(shù)據(jù)偶然誤差，有效應(yīng)對數(shù)據(jù)異常波動，通過加速度序列的頻域功率變化以及狀態(tài)模板序列來確定電梯運行狀態(tài)，以及通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于氣壓差值進行樓層位置預(yù)測，有效提高電梯狀態(tài)檢測的準(zhǔn)確性，提供可靠的狀態(tài)數(shù)據(jù)參考
。
[0005]第一方面，本申請實施例提供了一種電梯狀態(tài)檢測方法，該方法包括：
[0006]獲取電梯運行過程中第一預(yù)設(shè)長度的最近加速度序列以及第二預(yù)設(shè)長度的最近氣壓序列，所述最近加速度序列對應(yīng)的加速度數(shù)據(jù)由安裝于電梯轎廂的加速度計實時采集，所述最近氣壓序列對應(yīng)的氣壓數(shù)據(jù)由安裝于所述電梯轎廂的氣壓計實時采集；
[0007]將所述最近加速度序列進行頻域變換得到目標(biāo)頻譜，并將所述目標(biāo)頻譜轉(zhuǎn)換為功率譜；
[0008]在所述功率譜對應(yīng)的功率值為由第一功率區(qū)跳變到第二功率區(qū)的情況下，開啟實時加速度值的記錄，直至所述實時加速度值位于預(yù)設(shè)臨界范圍時停止記錄，得到目標(biāo)加速度序列，將所述目標(biāo)加速度序列與設(shè)置的狀態(tài)模板序列進行比對，確定電梯的垂向運動狀態(tài)，所述第一功率區(qū)對應(yīng)于電梯處于靜止?fàn)顟B(tài)的功率取值范圍，所述第二功率區(qū)對應(yīng)于電梯處于變速運動狀態(tài)的功率取值范圍；
[0009]將所述最近氣壓序列中的元素與基準(zhǔn)氣壓值進行差值計算得到氣壓差值序列，將所述氣壓差值序列輸入訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到預(yù)測結(jié)果，基于所述預(yù)測結(jié)果確定電梯樓層位置
。
[0010]可選的，所述狀態(tài)模板序列包括上升狀態(tài)序列；
[0011]所述將所述目標(biāo)加速度序列與設(shè)置的狀態(tài)模板序列進行比對，確定電梯的垂向運
動狀態(tài)，包括：
[0012]計算所述目標(biāo)加速度序列與所述上升狀態(tài)序列的第一序列距離值；
[0013]在所述第一序列距離值位于預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為上升狀態(tài)；
[0014]在所述第一序列距離值超出所述預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為下降狀態(tài)
。
[0015]可選的，所述狀態(tài)模板序列包括下降狀態(tài)序列；
[0016]所述將所述目標(biāo)加速度序列與設(shè)置的狀態(tài)模板序列進行比對，確定電梯的垂向運動狀態(tài)，包括：
[0017]計算所述目標(biāo)加速度序列與所述下降狀態(tài)序列的第二序列距離值；
[0018]在所述第二序列距離值位于預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為下降狀態(tài)；
[0019]在所述第二序列距離值超出所述預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為上升狀態(tài)
。
[0020]可選的，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程包括：
[0021]將預(yù)設(shè)樓層集合對應(yīng)的校準(zhǔn)氣壓數(shù)據(jù)輸入至構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)輸出的預(yù)測結(jié)果與設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果計算誤差值，并基于梯度下降法更新模型參數(shù)，迭代直至所述誤差值達到預(yù)設(shè)閾值范圍，得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
。
[0022]可選的，所述基于所述預(yù)測結(jié)果確定電梯樓層位置，包括；
[0023]將所述氣壓差值序列輸入訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到對應(yīng)于所有樓層的置信度集合；
[0024]將所述置信度集合中置信度達到設(shè)定閾值的元素對應(yīng)的樓層更新為電梯樓層位置
。
[0025]可選的，在所述將所述最近氣壓序列中的元素與基準(zhǔn)氣壓值進行差值計算得到氣壓差值序列之前，還包括：
[0026]將所述最近氣壓序列進行濾波得到濾波氣壓序列；
[0027]相應(yīng)的，所述將所述最近氣壓序列中的元素與基準(zhǔn)氣壓值進行差值計算得到氣壓差值序列，包括：
[0028]將所述濾波氣壓序列中的元素與基準(zhǔn)氣壓值進行差值計算得到氣壓差值序列
。
[0029]可選的，在所述確定電梯的垂向運動狀態(tài)之后，還包括：
[0030]將所述垂向運動狀態(tài)發(fā)送至系統(tǒng)后臺，以使所述系統(tǒng)后臺更新所述電梯的升降狀態(tài)顯示
。
[0031]可選的，在所述基于所述預(yù)測結(jié)果確定電梯樓層位置之后，還包括：
[0032]將所述電梯樓層位置發(fā)送至系統(tǒng)后臺，以使所述系統(tǒng)后臺更新所述電梯的樓層位置顯示
。
[0033]可選的，所述電梯狀態(tài)檢測方法還包括：
[0034]在所述電梯樓層位置與前一時刻確定的電梯樓層位置不同的情況下，將所述電梯樓層位置加入記錄的樓層變化列表；
[0035]基于設(shè)置的查驗規(guī)則對所述樓層變化列表進行檢驗，在檢驗結(jié)果為異常的情況
下，將所述樓層變化列表保存至日志，并向所述電梯的待執(zhí)行樓層隊列中添加基準(zhǔn)樓層以完成基準(zhǔn)氣壓值的更新
。
[0036]可選的，所述電梯狀態(tài)檢測方法還包括：
[0037]在所述電梯樓層位置為基準(zhǔn)樓層的情況下，獲取預(yù)設(shè)時長的氣壓數(shù)據(jù)，并將所述氣壓數(shù)據(jù)的中位值記錄為基準(zhǔn)氣壓值
。
[0038]第二方面，本申請實施例還提供了一種電梯狀態(tài)檢測裝置，包括：
[0039]獲取模塊，配置為獲取電梯運行過程中第一預(yù)設(shè)長度的最近加速度序列以及第二預(yù)設(shè)長度的最近氣壓序列，所述最近加速度序列對應(yīng)的加速度數(shù)據(jù)由安裝于電梯轎廂的加速度計實時采集，所述最近氣壓序列對應(yīng)的氣壓數(shù)據(jù)由安裝于所述電梯轎廂的氣壓計實時采集；
[0040]頻域功率轉(zhuǎn)換模塊，配置為將所述最近加速度序列進行頻域變換得到目標(biāo)頻譜，并將所述目標(biāo)頻譜轉(zhuǎn)換為功率譜；
[0041]運動狀態(tài)確定模塊，配置為在所述功率譜對應(yīng)的功率值為由第一功率區(qū)跳變到第二功率區(qū)的情況下，開啟實時加速度值的記錄，直至所述實時加速度值位于預(yù)設(shè)臨界范圍時停止記錄，得到目標(biāo)加速度序列，將所述目標(biāo)加速度序列與設(shè)置的狀態(tài)模板序列進行比對，確定電梯的垂向運動狀態(tài)，所述第一功率區(qū)對應(yīng)于電梯處于靜止?fàn)顟B(tài)的功率取值范圍，所述第二功率區(qū)對應(yīng)于電梯處于變速運動狀態(tài)的功率取值范圍；
[0042]樓層位置確定模塊，配置為將所述本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】

【技術(shù)特征摘要】
1.
電梯狀態(tài)檢測方法，其特征在于，包括：獲取電梯運行過程中第一預(yù)設(shè)長度的最近加速度序列以及第二預(yù)設(shè)長度的最近氣壓序列，所述最近加速度序列對應(yīng)的加速度數(shù)據(jù)由安裝于電梯轎廂的加速度計實時采集，所述最近氣壓序列對應(yīng)的氣壓數(shù)據(jù)由安裝于所述電梯轎廂的氣壓計實時采集；將所述最近加速度序列進行頻域變換得到目標(biāo)頻譜，并將所述目標(biāo)頻譜轉(zhuǎn)換為功率譜；在所述功率譜對應(yīng)的功率值為由第一功率區(qū)跳變到第二功率區(qū)的情況下，開啟實時加速度值的記錄，直至所述實時加速度值位于預(yù)設(shè)臨界范圍時停止記錄，得到目標(biāo)加速度序列，將所述目標(biāo)加速度序列與設(shè)置的狀態(tài)模板序列進行比對，確定電梯的垂向運動狀態(tài)，所述第一功率區(qū)對應(yīng)于電梯處于靜止?fàn)顟B(tài)的功率取值范圍，所述第二功率區(qū)對應(yīng)于電梯處于變速運動狀態(tài)的功率取值范圍；將所述最近氣壓序列中的元素與基準(zhǔn)氣壓值進行差值計算得到氣壓差值序列，將所述氣壓差值序列輸入訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到預(yù)測結(jié)果，基于所述預(yù)測結(jié)果確定電梯樓層位置
。2.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的電梯狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述狀態(tài)模板序列包括上升狀態(tài)序列；所述將所述目標(biāo)加速度序列與設(shè)置的狀態(tài)模板序列進行比對，確定電梯的垂向運動狀態(tài)，包括：計算所述目標(biāo)加速度序列與所述上升狀態(tài)序列的第一序列距離值；在所述第一序列距離值位于預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為上升狀態(tài)；在所述第一序列距離值超出所述預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為下降狀態(tài)
。3.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的電梯狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述狀態(tài)模板序列包括下降狀態(tài)序列；所述將所述目標(biāo)加速度序列與設(shè)置的狀態(tài)模板序列進行比對，確定電梯的垂向運動狀態(tài)，包括：計算所述目標(biāo)加速度序列與所述下降狀態(tài)序列的第二序列距離值；在所述第二序列距離值位于預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為下降狀態(tài)；在所述第二序列距離值超出所述預(yù)設(shè)距離范圍的情況下，確定電梯的垂向運動狀態(tài)為上升狀態(tài)
。4.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的電梯狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程包括：將預(yù)設(shè)樓層集合對應(yīng)的校準(zhǔn)氣壓數(shù)據(jù)輸入至構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)輸出的預(yù)測結(jié)果與設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果計算誤差值，并基于梯度下降法更新模型參數(shù)，迭代直至所述誤差值達到預(yù)設(shè)閾值范圍，得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
。5.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的電梯狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述基于所述預(yù)測結(jié)果確定電梯樓層位置，包括；
將所述氣壓差值序列輸入訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到對應(yīng)于所有樓層的置信度集合；將所述置信度集合中置信度達到設(shè)定閾值的元素對應(yīng)的樓層更新為電梯樓層位置
。6.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的電梯狀態(tài)檢測方法，其特征在于，在所述將所述最近氣壓序列中的元素與基準(zhǔn)氣壓值進行差值計算得到氣壓差值序列之前，還包括：將所述最近氣壓序列進行濾波得到濾波氣壓序列；相應(yīng)的，所述將所述最近氣壓序列中的元素與基準(zhǔn)氣壓值進行差值計算得...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：賴志林，陸澤宏，
申請(專利權(quán))人：廣州賽特智能科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：