吳占穩(wěn) 劉佳璐 于鳳國

（1.中國特種設(shè)備檢測研究院 北京 100029）

（2.國家市場監(jiān)管重點實驗室（特種設(shè)備安全與節(jié)能） 北京 100029）

在GB 16899—2011《自動扶梯和自動人行道的制造與安裝安全規(guī)范》中，對自動扶梯作了明確的定義：“自動扶梯是由一臺特種結(jié)構(gòu)的鏈?zhǔn)津?qū)動機通過驅(qū)動主軸帶動梯級鏈和扶手帶驅(qū)動鏈同時運動，并帶有循環(huán)運行梯級，用于向上或向下傾斜運輸乘客的機電一體化設(shè)備?！弊詣臃鎏萁ㄖ械牟贾媚Ｊ桨▎为毶闲?、單獨下行以及上下并行運行。因為自動扶梯結(jié)構(gòu)緊湊、安全可靠的優(yōu)點，并且可以連續(xù)不斷地承載大量客流，這樣自動扶梯就具有連續(xù)快速疏散大量人流的優(yōu)越性。因此，在人流量大且人流集中的場所得以廣泛應(yīng)用，如交通樞紐、大型商場等，如圖1所示。

圖1 自動扶梯外觀照片和結(jié)構(gòu)示意圖

隨著自動扶梯的應(yīng)用范圍越來越廣，其本身的安全性能對于人們的生命財產(chǎn)安全便有了愈加重要的意義。為了進(jìn)一步提升自動扶梯的安全性，同時應(yīng)對快速發(fā)展過程中新的挑戰(zhàn)，對扶梯進(jìn)行在線監(jiān)測與故障診斷正在逐步成為“必選項”。

由于近年來物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，上海三菱、迅達(dá)、通力、奧的斯等具有A1資質(zhì)的電梯制造單位建立自有的電梯遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)[1]?？紤]自動扶梯的特點，例如部署在公共場所、重載荷運行時間長、不易直接觀測重要部件運行狀態(tài)、事故社會影響較大等，運營管理單位更加重視自動扶梯運行安全狀況，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立自動扶梯智慧化管理系統(tǒng)，從而實現(xiàn)自動扶梯實時監(jiān)測與監(jiān)視、智能應(yīng)急預(yù)警、故障識別與分析預(yù)警和常態(tài)化管理等目的，降低人工管理成本，提高設(shè)備運營安全與智能化水平。

工業(yè)4.0時代的到來，移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)出現(xiàn)，特種設(shè)備行業(yè)逐漸擁抱互聯(lián)網(wǎng)，整個行業(yè)智慧化水平得到提升[2]。特種設(shè)備檢驗檢測從傳統(tǒng)模式逐步向?qū)崟r監(jiān)測與故障智能預(yù)警發(fā)展，成為行業(yè)研究熱點之一。通過對國內(nèi)外故障預(yù)警相關(guān)研究分析，主要分3個層次：第一個層次是實時監(jiān)測機電設(shè)備重要部件和子系統(tǒng)，獲取與關(guān)鍵性參數(shù)和指標(biāo)對應(yīng)數(shù)據(jù)，判定設(shè)備是否運行正常；第二個層次是設(shè)備故障診斷與分析，確定故障發(fā)生原因；第三個層次是設(shè)備故障和失效預(yù)警，預(yù)測時間依賴型、漸進(jìn)型等故障，從而提前維修或者更換即將發(fā)生故障或者報廢的部件。

國外一些相關(guān)研究團(tuán)隊進(jìn)行了自動扶梯故障信息收集、處理、預(yù)測、預(yù)警以及相關(guān)信息管理系統(tǒng)的開發(fā)工作，并提出以故障預(yù)測為核心的預(yù)測和健康管理概念[3]。預(yù)測和健康管理是指建立設(shè)備健康關(guān)鍵性參數(shù)和指標(biāo)，獲取反映設(shè)備故障發(fā)展趨勢的特征數(shù)據(jù)，分析并預(yù)測故障的發(fā)展趨勢，展示和預(yù)測設(shè)備運行狀態(tài)，同時根據(jù)惡化程度進(jìn)行設(shè)備健康的評價，進(jìn)而制定適合的安全保護(hù)措施及設(shè)備維修計劃。國內(nèi)的自動扶梯在線監(jiān)測診斷預(yù)警系統(tǒng)相關(guān)研究還處于起步階段，主要研究內(nèi)容是故障診斷。

目前國內(nèi)外的相關(guān)研究針對自動扶梯已經(jīng)提出了一些狀態(tài)監(jiān)測方法，但大部分還處在試驗或者離線階段，并且重點不突出。國內(nèi)一些機構(gòu)在極少數(shù)自動扶梯安裝了在線監(jiān)測裝置，尚處于探索研究階段。當(dāng)前的研究主要集中在以下幾個方面：1）故障模式、機理和失效標(biāo)準(zhǔn)研究；2）故障信號采集、處理與特征提取方法研究；3）機電耦合的在線監(jiān)測裝置設(shè)計與研制；4）研發(fā)可編程的軟硬件系統(tǒng)。本文首先對以上研究進(jìn)行了系統(tǒng)性的介紹，然后對自動扶梯在線監(jiān)測技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。

1 自動扶梯在線監(jiān)測技術(shù)

隨著科技的發(fā)展，為了對自動扶梯實施更加有效的監(jiān)測，全面降低檢測人員的工作量，當(dāng)前進(jìn)一步加大了對自動扶梯遠(yuǎn)程監(jiān)測技術(shù)的研究力度。該項技術(shù)是計算機控制技術(shù)與通信技術(shù)相結(jié)合的一個整體，是自動扶梯領(lǐng)域的前沿技術(shù)。各類自動扶梯數(shù)據(jù)的傳輸是以通信工作來進(jìn)行的，屬于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)范疇。經(jīng)過長期發(fā)展，當(dāng)前無線傳輸技術(shù)種類越來越多，各種技術(shù)都有不同的應(yīng)用范圍。日本富士達(dá)所研制的vebEMIS PLUS系統(tǒng)在對電梯進(jìn)行監(jiān)測時可以實現(xiàn)實時監(jiān)測、自動記錄相關(guān)數(shù)據(jù)等功能[4]。

范卿研究了應(yīng)用于智慧地鐵車站的自動扶梯在線監(jiān)測功能[5]。其研究首先記錄和儲存自動扶梯的運行及故障等信息，通過無線傳輸方式將信息發(fā)送到廠家的遠(yuǎn)程安全監(jiān)測系統(tǒng)，并且采用有線方式將信息同步上傳到車站綜合監(jiān)控系統(tǒng)，達(dá)到對扶梯運行和故障信息等數(shù)據(jù)管理的目的。該研究的重點是采集扶梯的運行狀況及故障信息，匯總分析，形成各種統(tǒng)計報表和設(shè)備運營狀況評估報告，從而更好地制定維護(hù)維修計劃，還可以同步自動通知專業(yè)技術(shù)人員到現(xiàn)場排除故障，及時解救被困乘客。并且實現(xiàn)對現(xiàn)場維保人員的遠(yuǎn)程監(jiān)督和技術(shù)支持，確保其及時、準(zhǔn)確、高效地完成維保工作。

何東山等利用智能傳感、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、聚類分析等先進(jìn)技術(shù)，建立了一套面向線網(wǎng)內(nèi)所有自動扶梯運行狀態(tài)的實時監(jiān)測系統(tǒng)[6]。該系統(tǒng)方案如圖2所示，該系統(tǒng)主要包括4個構(gòu)成部分：線網(wǎng)云平臺、線網(wǎng)中央級數(shù)據(jù)綜合服務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、車站級前端監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)依據(jù)自動扶梯內(nèi)各關(guān)鍵部件的特性，耦合長期運維過程中總結(jié)的經(jīng)驗，通過傳感器和智能分析技術(shù)對自動扶梯主機、梯級鏈、主驅(qū)動鏈、扶手帶、制動器、桁架、潤滑系統(tǒng)及控制柜在運行中的主要特征參量進(jìn)行在線監(jiān)測。

圖2 自動扶梯實時監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)組網(wǎng)方案示意圖

李欣等建立了一套針對地鐵車站自動扶梯運行安全風(fēng)險和養(yǎng)護(hù)維修問題的在線監(jiān)測和智能診斷系統(tǒng)，采用數(shù)據(jù)監(jiān)測、狀態(tài)量化、智能診斷、應(yīng)用信息化等方法，達(dá)到了對設(shè)備運行和養(yǎng)護(hù)的有效管理[7]。該系統(tǒng)的平臺架構(gòu)如圖3所示，主要架構(gòu)由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)傳輸4部分邏輯關(guān)系組成。該系統(tǒng)的基礎(chǔ)是功能設(shè)計和狀態(tài)監(jiān)測，具有設(shè)備狀態(tài)統(tǒng)計、測點狀態(tài)統(tǒng)計、智能診斷、可視化狀態(tài)管理、故障檢維修及維修保養(yǎng)記錄等多種功能。

圖3 自動扶梯在線監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)平臺架構(gòu)圖

針對自動扶梯主要事故原因，李欣等還對自動扶梯關(guān)鍵傳動設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)采集和智能診斷[8-9]。如圖4所示，采集驅(qū)動電機、齒輪箱、主驅(qū)動輪、梯級鏈張緊輪等關(guān)鍵部件振動數(shù)據(jù)以及扶手帶、自動扶梯運行環(huán)境溫度數(shù)據(jù)，并對振動數(shù)據(jù)體現(xiàn)出的峭度、峰值、峰峰值、高頻值、低頻值等關(guān)鍵參數(shù)轉(zhuǎn)換得到包絡(luò)圖譜、倒譜、頻譜等分析圖譜，從而獲取故障的早期顯性信息。這些信息反映出關(guān)鍵部件以及整個設(shè)備的狀態(tài)信息，尚無統(tǒng)一的故障診斷判定標(biāo)準(zhǔn)。

圖4 自動扶梯在線監(jiān)測原理圖

馬建文建立了一種基于建筑信息模型（Building Information Modeling，簡稱BIM）的自動扶梯智能監(jiān)測系統(tǒng)[10]。該系統(tǒng)如圖5所示，首先對扶梯運行數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和加工，然后將其狀態(tài)實時反饋到BIM模型中，接下來運行BIM模型信息進(jìn)行故障預(yù)測，最后將維修信息反饋到移動終端，以便現(xiàn)場維修人員進(jìn)行查閱和使用。如圖6所示，這個系統(tǒng)使用光纖光柵傳感器采集扶梯運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了非接觸式數(shù)據(jù)采集，達(dá)到了實時、精確、順暢的信息采集效果。

圖5 基于BIM模型的自動扶梯智能監(jiān)測系統(tǒng)示意圖

圖6 基于光纖光柵傳感器的扶梯狀態(tài)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架圖

張毅等研究了自動扶梯狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、數(shù)據(jù)采集器和數(shù)據(jù)分析軟件等組成，采用振動分析原理，實現(xiàn)故障預(yù)警及維修部件指導(dǎo)，預(yù)防故障或事故的發(fā)生[11]。該系統(tǒng)已在北京軌道交通項目中使用，通過對項目中的典型案例進(jìn)行分析，詳細(xì)闡述該系統(tǒng)應(yīng)用及運行模式，并結(jié)合北京軌道交通某些地鐵線的使用情況，驗證了采用振動分析方法的自動扶梯狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)的有效性及在實際工程中的意義。

江錦濤結(jié)合軌道交通自動扶梯與電梯既有監(jiān)視系統(tǒng)的現(xiàn)狀、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用以及故障智能診斷系統(tǒng)的應(yīng)用，提出自動扶梯與電梯的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)視系統(tǒng)[12]。從自動扶梯與電梯設(shè)備運行狀態(tài)信息采集、故障信息采集、維保信息采集到綜合管理平臺的應(yīng)用，建立運行狀態(tài)、監(jiān)視狀態(tài)、故障信息、維保信息、應(yīng)急報警以及風(fēng)險評估管理，最終建立自動扶梯與電梯現(xiàn)代運營管理制度。通過對各類數(shù)據(jù)的采集、分類、整合分析，實時掌握自動扶梯與電梯各主要關(guān)鍵部件的使用狀況、維護(hù)狀態(tài)，提出風(fēng)險預(yù)防報警措施，提高自動扶梯與電梯的安全性和可靠性，為城市軌道交通的安全運行提供保障。自動扶梯物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)視系統(tǒng)構(gòu)成如圖7所示。該系統(tǒng)包括3層：綜合管理層、網(wǎng)絡(luò)層和感知識別層。其中，感知識別層主要包括電扶梯設(shè)備、數(shù)據(jù)采集及傳輸裝置、視頻監(jiān)視系統(tǒng)和電話等；網(wǎng)絡(luò)層主要包括通信傳輸設(shè)備、傳輸線路、無線傳輸設(shè)備及其接口連接裝置等；綜合管理層主要包括設(shè)備運行狀態(tài)、故障信息、故障診斷信息、維保信息等信息管理。

圖7 自動扶梯物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)視系統(tǒng)構(gòu)成圖

殷彥斌等為了預(yù)防自動扶梯發(fā)生安全事故，設(shè)計了一種基于人工智能的自動扶梯智能安防系統(tǒng)[13]。該系統(tǒng)如圖8和圖9所示，它首先利用視頻數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲得乘客數(shù)據(jù)，接下來采用機器視覺和人工智能技術(shù)主要對乘客的姿態(tài)與行為進(jìn)行主動識別分析，然后，將乘客的危險行為輸出異常報警，并且在處于危險狀態(tài)時，觸發(fā)聲光報警器，進(jìn)而控制自動扶梯減速或停止運行。該系統(tǒng)具有支持無線和有線2種數(shù)據(jù)實時傳輸方式、AI智能危險狀況視頻識別、自動報警等特色功能。

圖8 自動扶梯智能安防系統(tǒng)平臺總體結(jié)構(gòu)示意圖

圖9 自動扶梯智能安防系統(tǒng)基本框架結(jié)構(gòu)圖

2 自動扶梯故障診斷技術(shù)

自動扶梯等機電設(shè)備的故障最主要特征是其時間依賴性，普遍存在發(fā)展演變的特征，是一個過程參數(shù)，典型特點是趨勢性、漸變性，因此通過對漸變故障進(jìn)行趨勢研究，利于提前采取風(fēng)險控制措施、排除事故隱患、有效避免事故的發(fā)生。

故障診斷是指系統(tǒng)在一定工作環(huán)境下，查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化狀態(tài)發(fā)生的部位或部件，以及預(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢的活動[14]。故障診斷技術(shù)從依賴經(jīng)驗、感官以及簡單測試裝置向多學(xué)科、深層次和智能化方向發(fā)展，故障診斷研究在多方面都獲得了質(zhì)的提升。當(dāng)前的故障診斷主要包括規(guī)則、模型、案例、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析等多種機理、理論和先進(jìn)技術(shù)的模式[15-16]。對于應(yīng)用層面主要面向高端化、復(fù)雜化、大型化的關(guān)鍵機電設(shè)備，重點解決的難點問題包括變工況、重負(fù)載、惡劣環(huán)境、長歷程機電設(shè)備非平穩(wěn)、非線性等復(fù)雜運行狀態(tài)的故障預(yù)報。這些難點技術(shù)問題涉及故障信號分析方法和故障趨勢預(yù)示方法，主要包括以下幾方面內(nèi)容：故障發(fā)生的原因、種類、部位與程度的診斷分析；故障高信噪比、強信號的分析技術(shù)，比如揭示運行狀態(tài)發(fā)展演變規(guī)律及提取故障趨勢信息等，針對許多設(shè)備運行中往往受到工況、環(huán)境干擾等非故障因素影響，需要著重研究降低誤報；信號長歷程、廣域、長時范圍內(nèi)的故障預(yù)報。

奚文俊等研究了基于案例推理技術(shù)（CBR）的原理，其工作過程如圖10所示，主要包括：第一步，按照案例表示-案例的組織索引-案例檢索-相似度計算-案例修改-案例學(xué)習(xí)存儲順序開展研究；第二步，針對不同的電梯產(chǎn)品，研究適用的推理算法；第三步，分析和設(shè)計包括系統(tǒng)軟硬件平臺選用、各個子系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)庫建模、業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計等功能模塊的電梯故障診斷系統(tǒng)[17-19]。

圖10 基于案例推理技術(shù)的故障診斷的推理過程示意圖

鄧方華等針對自動扶梯安全問題，應(yīng)用模糊故障樹分析方法研究自動扶梯的可靠性[20]。如圖11所示，以自動扶梯逆轉(zhuǎn)事故為頂事件的故障樹為例，采用上行法進(jìn)行定性分析，得到該故障樹的11個最小割集。最后，引入模糊集理論中的模糊數(shù)概念，采用三角模糊數(shù)描述故障樹中各底事件發(fā)生故障的概率區(qū)間，按照模糊算子定量計算各故障樹中間事件及頂事件發(fā)生的概率區(qū)間，最終得到自動扶梯模糊故障率區(qū)間。

圖11 自動扶梯逆行故障樹

穆彤等依據(jù)深度信念網(wǎng)絡(luò)理論，提出建立自動扶梯制動力預(yù)警模型和故障診斷模型并構(gòu)建自動扶梯制動力智能診斷平臺[21]。該平臺通過傳感器數(shù)據(jù)采集，多維時間序列的數(shù)據(jù)約減，深度學(xué)習(xí)故障診斷等過程，對制動力的異常變化情況起到預(yù)警作用，為排查自動扶梯制動力存在的隱患提供了在線智能診斷技術(shù)。深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network，簡稱DBN)由輸入層、輸出層和若干個隱層構(gòu)成，其中DBN由若干個RBM串聯(lián)構(gòu)成，RBM是組成神經(jīng)元的元件，如圖12所示。在故障診斷方面，這個方法在面對復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù)可以很好地克服傳統(tǒng)淺層學(xué)習(xí)方法特征表達(dá)能力弱的劣勢，主要原因也是該方法的優(yōu)勢是從故障的原始數(shù)據(jù)中直接提取有用的故障特征，并識別故障狀態(tài)，不會發(fā)生維數(shù)災(zāi)難和診斷能力不足[22]。故障診斷過程和智能診斷系統(tǒng)工作流程如圖13所示。

圖12 DBN模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖13 故障診斷過程和智能診斷系統(tǒng)工作流程

圖13 故障診斷過程和智能診斷系統(tǒng)工作流程（續(xù)）

孟慶宇針對自動扶梯由于長期處于高員載運行狀態(tài)而引起主驅(qū)動軸軸承故障問題，提出一種基于EEMD-SVM的自動扶梯主驅(qū)動軸軸承故障診斷方法[23]。使用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）對軸承異常的振動加速度信號進(jìn)行分解來提取信號特征，然后基于支持向量機（SVM）構(gòu)建故障診斷模型對信號進(jìn)行診斷，從而確定故障狀態(tài)?；赟VM的故障診斷模型如圖14所示。

圖14 基于SVM的故障診斷模型圖

張毅針對滾動軸承故障診斷問題，基于包絡(luò)解調(diào)方法，并結(jié)合譜峭度的帶通濾波優(yōu)化算法，對軸承故障進(jìn)行診斷分析，并將其應(yīng)用于自動扶梯電機軸承故障診斷中[24]。如圖15所示，通過試驗案例，采用包絡(luò)解調(diào)方法和譜峭度方法對自動扶梯電機軸承進(jìn)行故障診斷分析和確定帶通濾波頻帶，有效提取出軸承外圈故障沖擊信號；并利用線性預(yù)測模型預(yù)白化方法進(jìn)行轉(zhuǎn)子、鏈條振動等干擾信號處理，提高了軸承微弱故障沖擊信號信噪比。

圖15 包絡(luò)解調(diào)譜圖

3 結(jié)論及展望

通過自動扶梯在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，管理人員可以實時監(jiān)控自動扶梯的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)自動扶梯運行中存在的問題，并可以對故障進(jìn)行快速診斷，迅速找出故障原因，縮短故障停梯時間，為自動扶梯安全提供可靠保障。隨著自動扶梯在生產(chǎn)生活中的廣泛使用，作為自動扶梯領(lǐng)域的快速發(fā)展的一個領(lǐng)域，電梯在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)必將在故障預(yù)警、設(shè)備健康狀況評估等方面獲得更大的發(fā)展，為人們生產(chǎn)生活的安全、健康和高質(zhì)量發(fā)展提供重要保障。

根據(jù)自動扶梯安全保障需求、設(shè)備早期故障預(yù)報難點，結(jié)合典型故障預(yù)警及安全保障技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，需要在以下幾個方面進(jìn)一步研究：

1）提高故障預(yù)警的實用性，建立設(shè)備信息庫、故障分類、案例及知識庫等信息資源庫及智能信息庫，實現(xiàn)智能決策；

2）提高故障預(yù)報的準(zhǔn)確性，研究多源信息集成、信息融合技術(shù)，獲得較理性的信息熵；

3）提高故障預(yù)警的實時性，研究開發(fā)實時動態(tài)及適于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)字化、智能化等先進(jìn)信息技術(shù)，建設(shè)遠(yuǎn)程在線故障預(yù)警中心；

4）提升故障預(yù)警的可靠性，聚焦揭示故障發(fā)展演變的規(guī)律及特征，建立模型和新型數(shù)據(jù)庫，提升數(shù)據(jù)處理、分析、評估和應(yīng)用的綜合能力；

5）構(gòu)建面向系列監(jiān)測儀器系統(tǒng)的集成研發(fā)平臺，提升監(jiān)測系統(tǒng)研發(fā)能力，開發(fā)監(jiān)測儀器系統(tǒng)先進(jìn)裝備。