論神經網絡技術在電梯故障診斷中的應用

丁國進

【摘要】在本文的闡述中，以現階段我國電梯運行原理為基礎，圍繞著電梯運行出現的常見故障，將神經網絡技術運用其中，從而說明如何將神經網絡技術應用在電梯故障診斷中，以便提高電梯故障維修的效率。

【關鍵詞】神經網絡技術 電梯故障 計算機

隨著計算機技術的不斷發展，無論是我國乃至世界上的所有行業都離不開計算機技術，而神經網絡正是計算機技術的升級和拓展。所謂神經網絡技術無非就是以計算機技術為依托，有效的模擬人腦結構，對出現的問題進行分析和處理。將電梯故障與神經網絡技術結合起來，能夠更為準確的判斷電梯故障產生的原因，并提出有效的解決辦法。

一、神經網絡的技術介紹

1.神經網絡技術的起源

提及神經網絡技術，最早可以追溯到二十世紀四十年代，在那時，科學家們開始對神經網絡技術進行研究，隨著時間的推移和技術的成熟，在1957年的時候Rosenblatt首先設計出了感知器，Rosenblatt是將神經網絡技術與現代工業、工程相結合的先例。于我國而言，1989年10月是神經網絡技術的一個轉折點，其在北京召開的非正式神經網絡會議標志著我國神經網絡技術的正式應用。在現代社會，神經網絡技術已經廣泛的應用到了地震探測，聲音識別，故障分析等等領域，成為了一種不容忽視的計算機技術。

2.神經網絡技術的特點

從整體而言，神經網絡技術主要有以下幾個方面的特點，第一，神經網絡技術具有一定的學習能力，它能夠有效的模仿人腦的學習能力對所出現的問題進行分析和辨別。第二，神經網絡技術具有并行性的特點。它對有包含的各種神經元可以獨立的處理問題，分析信息。第三，神經網絡技術具有分布式的特點。神經網絡技術可以將各種信息分布于各個神經元中，并通過各個神經元對信息的處理得出綜合的結論。第四，非線性特征。在輸入和輸出空間的非線性映射中神經網絡可以有效的進行映射，并對這種非線性關系進行模擬。

二、常見的電梯故障

安全回路和門鎖回路是常見的電梯故障。于安全回路而言，關聯到安全回路的開關主要有機房、井道、地坑、轎內、轎頂等，當這些開關出現問題的時候會直接導致電梯出現故障，造成電梯停止。我們在判斷電梯故障是否為安全回路的時候可以根據電梯停止狀態下信號無法進行登記，同時快慢車不能正常運行，此時，可以判斷為安全回路故障。

于門鎖回路故障而言，門鎖繼電器的狀態是判斷電梯是否為門鎖回路的重要標準，如果電梯出現故障的同時我們觀察門鎖繼電器的狀態是釋放狀態，則我們可以直接判斷門鎖回路，并根據門鎖回路進行維修判斷。

三、神經網技術在電梯故障診斷中的具體應用

在神經網絡技術的應用拓展過程中，可以將其運用到電梯故障的判斷中來，判斷是否為安全回路故障或者是門鎖回路故障，并根據神經網絡技術所反映的問題對電梯故障進行排查和維修。神經網絡技術在電梯故障中的診斷可以從電梯故障出現的形式著手進行分析。

1.充分利用神經網絡技術的學習性特點

電梯出現的故障種類很多，表現形式也不單一，比如說我們常見的電梯門不閉合，安全觸板失靈，電梯下墜等現象都是電梯運行過程中出現的常見故障，在這些故障的分析中我們可以充分的利用神經網絡技術的學習性特點。神經網絡技術憑借學習性的特點從電梯現有的故障中進行抽樣和分心，并總結出電梯出現故障的主要問題存在。這樣不僅能夠很快的判斷電梯的故障，還能綜合性的進行維修。

2.充分利用神經網絡技術的并行性特點

在電梯運行的過程中突然出現故障是常有的事情，我們在乘坐的電梯的時候幾乎都經歷過電梯故障，甚至有些電梯會出現電梯卡在兩個樓層之間上下無法運行，或者是出現電梯門突然無法打開，這種情況如果電梯內乘坐人員較多便會造成人員缺氧甚至危及到乘坐人員的生命安全。快速、準確的對故障進行判斷和維修是最為重要的。此時，利用神經網絡技術的并行性特點，將人腦對信息處理的獨立性應用到此處，對產生故障的信號分別進行輸入和輸出，及時準確的判斷電梯故障。神經網絡技術的這種并行性特點對突發性的電梯故障分析十分有效。

3.充分利用神經網絡技術的分布式特點

根據現象分析本質，從電梯故障出現的表象為介入點，對電梯故障進行分析，進而迅速的解決故障。在傳統的電梯故障分析中，如果有一個環節的電梯故障找不到原因便無法進行下一步的分析，尤其是一些年限較長的老式電梯，一旦出現故障，故障排除工作難上加難。比如說我們常見的門聯鎖故障。當出現門聯鎖故障的時候我們大多數以機房出現的故障代碼為準進行故障排查，可是還存在著一種情況就是如果門聯鎖故障出現在電梯層數較高的樓層中，出現在第五層和第十層，在分析的時候就會遇到不同的困難，需要對電梯故障代碼逐層進行排除和確認。那么如果利用神經網絡技術的分布式特點，將神經網絡技術應用于門聯鎖故障中則可以很快的排出障礙。神經網絡技術將各種信息代碼進行綜合的分析，得出一個綜合的結論，個別的錯誤代碼并不會對整體結果造成太大的影響。

4.充分利用神經網絡技術的非線性特點

非線性特點是神經網絡技術應用到各種工程的重要依托，對于非線性特點而言，其應用范圍十分廣泛。通過空間輸入和輸出的非線性映射可以很快的分析問題。對于電梯的故常排除而言，非線性也可以有效的排除故障。比如說在電梯出現任何故障的時候，神經網絡技術可以對故障的輸入和輸出進行模擬，形成故障的虛擬化模型，這種模型的出現可以為電梯維修技術人員提供很好的依據，加速電梯的維修。

總結：

可見，將神經網絡技術應用到電梯故障的診斷中可以有效的分析故障，解決問題。隨著計算機技術的發展，神經網絡技術的不斷完善和拓展，神經網絡技術必然會應用到各個領域中來，成為人們生活、生產不可或缺的技術。以神經網絡技術為技術依托，結合目前電梯故障的各種問題，不斷的進行深入研究，二者的結合必然為未來的電梯故障排除和電梯故障維修提供更多的便利。

參考文獻：

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