关于高速电梯平层传感器故障诊断及容错控制的研究

作者：张毅

   随着超高层建筑的增多，电梯朝着高速和高行程方向发展，这就使得电梯控制系统的故障越来越突出，在电梯必须停机修理的故障中，电气控制系统故障占全部故障的80%～90%。

  神经网络具有处理复杂多模式及进行联想、推测和记忆的功能，因此非常适用于电梯控制系统故障诊断。它具有自组织自学习能力，能克服传统专家系统存在的缺陷（当启发式规则未考虑到位时传统专家系统就无法工作）。容错控制根据故障诊断机构提供的故障信息，对产生故障的平层开关进行迅速隔离，并充分利用电梯系统的冗余功能，即利用光电编码器的冗余功能使系统能够继续工作。

1故障现象及原因

平层装置是设置在平层区域内，使轿厢达到平层准确度要求的装置。平层装置通常由上平层开关、下平层开关和门区开关3个部分组成，图1为平层装置安装示意图。

  根据电梯的控制需要，将光电开关安装在轿厢顶部，上平层开关、门区开关和下平层开关依次排列，将遮光板固定在井道所需位置的导轨架上，且每层安装一个遮光板。在轿厢运行过程中，遮光板插入U型槽遮挡光线，使光电开关动作，以获得电梯控制所需的井道信号。

当电梯到达某一层后，由于平层开关的作用，电梯门可以准确地对准电梯的出口处，人员便可以方便地进出。电梯平层开关对抗干扰要求极高，因为干扰可能使平层开关发生误动作，使电梯平层定位出错，影响电梯的安全使用。表1为平层开关故障现象及原因分析。

2基于神经网络的故障诊断

  人工神经网络就是使用物理上可实现的器件、系统和计算机来模拟人脑结构和功能的人工系统。神经网络不仅在结构上是并行的，而且其处理问题的方式也是并行的，诊断信号输入之后可以很快传递到神经元进行处理，克服了传统的故障诊断系统出现的无穷递归、组合爆炸及匹配冲突等问题，使计算速度大大提高。

  对于高速电梯平层开关，本文利用感知器神经网络对其进行故障诊断，并且对传感器故障模式进行MATLAB仿真实验。

  单层感知器是一个具有单层神经元、采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应达到元素为O或1的目标输出，从而达到对输入矢量分类的目的。图2为单层感知器神经元模型图。

  其中，每一个输入分量pi（i=1，2，…，r）通过一个权值分量wi进行加权求和得n，n作为阈值函数f(.)的输入。偏差6的加入使得网络多了一个可调参数，为使网络输出达到期望的目标矢量提供了方便。感知器的输出y只有O和1两个状态，其他值由W．P+b的值大于、等于或小于零来确定。

  平层装置由上平层开关、下平层开关和门区开关3个部分组成，3个开关直接与控制器输入端子相连，只有断开和闭合两种状态，即输入控制器的信号为O或1，则感知器的输入矢量r=3．对于选定的权值Wl、w2、w3和偏差6，可以在以p1、p2和p3分别作为三坐标的输入空间内画出W．P+b=w1P1+ w2P2 + w3P3+b-0的轨迹，它是一个平面，在此平面上的及平面以上部分的所有p1、p2、p3值均使wip，+w2 p2+W3 p3+b>O；这些点若通过由w1、W2、w3和6构成的感知器则使其输出为1，该平面以下部分的点则使感知器的输出为O。

感知器的训练：把开关量样本输入感知器，计算网络的实际输出A，并与相应的期望输出T进行比较，检查A是否等于T，然后用比较后的误差量，根据学习规则进行权值的调整；重新计算网络在新权值作用下的输入，重复权值调整过程，直到网络的输出A等于期望输出丁或训练次数达到事先设置的最大值时训练结束。表2为感知器输入样本及期望输出值。

在轿厢到达平层区域时，检测3个开关量的输出，1表示开关动作，0表示开关没动作。神经网络的输出值0表示3个开关无故障，或者有故障但是不影响电梯的正常运行；输出值1表示开关出现故障且影响到电梯的正常运行。样本输入向量P=(0110 0 01 1，0 0 1 1 1 0 0 1，0 0 0 0 1111)，目标向量T= (1111110 0)，创建一个三个输入、样本数据的取值为0和1，并且网络只有一个神经元的感知器神经网络，其MATLAB代码在此不做赘述，运行结果如图3所示。由图3可知，平面对输入模式成功进行了分类。

  由仿真输出图像可以看出，在平面上方的点（圆圈）表示平层开关无故障，在平面上及平面下方的点（十字）表示平层开关出现故障，需要做下一步的处理。

3  电梯的制动与平层

电梯在运行过程中通过停层信号与上、下平层开关相配合来完成电梯的制动停车环节。其程序梯形图如图4和图5所示。

  当电梯进入换速区间之后，换速开关动作，11.0或11.1闭合，经过上升沿脉冲指令，M2.3或者M2.4得电，进而产生制动信号M2.1，通过M2.1控制交流接触器实现电梯制动停车过程。

  当电梯在上行过程中，上行减速开关11.0闭合，则制动过程信号M2.1上电，0.8 s(T33)、1.2 s(T34)、1.8 s(T35)后，一级制动Ql.1、二级制动Ql.2、三级制动Ql.3相应依次接通，电梯进行三级制动减速过程。当电梯进入平层区域，上、下平层开关都闭合时，电梯平层到位且制动过程结束，电梯自动开门，5 s(T45)时间到，用定时器T45的常闭触点断开来消除停层信号M2.2。电梯下行制动过程与上行制动过程相似。

4容错控制

  容错控制的基本思想是利用系统的冗余资源来实现故障容错。即在平层开关发生故障的情况下，通过系统重构等，仍能保证电梯按原定性能指标正常运行。

  在电梯系统运行中，要对感知器神经网络故障诊断输出信号进行监控，容错策略一旦接收到故障信号，此时若电梯正在运行，则对其进行制动，然后将轿厢慢速地降到底层端站。将电梯换速、平层控制切换到光电编码器控制模式，在PLC程序中加入相应的程序段，以保证换速、平层过程的正常运行。

  用光电编码器代替平层开关，消除了平层开关每次平层都有不确定误差的缺点，使电梯平层更加精确，运行上具有更好的舒适感。

利用增量式光电编码器(SPC)进行电梯位置和速度的测量，把SPC的输出脉冲作为PLC的高速计数端的输入，高速计数器计数，并由PLC决定是否实行减速、平层动作，其流程图如图6所示。

电梯运行前，在PLC的内存单元中分别存入各楼层减速点、平层点位置所对应的脉冲数。在运行过程中，通过光电编码器的测量和PLC内部计算实现对电梯实时位置的判断，并发出相应的减速、平层信号。电梯运行位移H (mm)为：

其中：S为脉冲当量，mm；I为累计脉冲数。

其中：A为减速器的减速比；D为曳引轮直径，mm；I ’为光电编码器每转对应的脉冲数。

5  结论

电梯是一种结构复杂的机电特种设备，它的运行状况受到来自内部、外部多种因素的影响，其控制系统较为复杂，因此控制系统需要的信号数据的准确度非常重要。平层开关在整个控制系统中扮演着重要的角色，且其处在频繁通断的工作状态中，它们一旦出现故障，电梯正常工作状态将得不到保证，甚至可能发生安全事故。运用感知器神经网络诊断平层传感器故障，并通过容错策略改变换速、平层控制方式，采用光电编码器对电梯进行位置控制，可以有效地保证电梯的减速、平层精度，使电梯运行平稳可靠。电梯不需要停机维修，在一定程度上实现了故障自修复功能。

6摘要：平层开关作为电梯重要的组成部件，其作用是使轿厢能够准确停靠各楼层，但在实际使用过程中不免会出现一些故障。首先介绍了平层传感器的工作原理及故障类型；其次介绍了人工神经网络技术基础，研究了感知器神经网络，通过MATLAB软件建立平层传感器故障诊断的神经网络，对传感器故障进行在线诊断，并通过仿真验证该诊断方法的有效性；然后建立容错控制策略，在神经网络检测到故障之后，通过系统冗余，利用光电编码器代替平层开关来实现电梯的平层。