甘晶　曾亞輝　陳華

摘要：運行高峰期電梯提升高度跨度大，起停加速頻次快。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立電梯大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺已成為主流，傳統(tǒng)的故障檢測手段往往依賴于故障指標體系及專家經(jīng)驗，這提高了監(jiān)測數(shù)據(jù)的使用門檻。針對該問題，提出一種改進的基于頻域數(shù)據(jù)增強Transformer。通過對運轉(zhuǎn)高峰期監(jiān)測數(shù)據(jù)建模與分析，實現(xiàn)了對電梯運行狀態(tài)的準確預(yù)測，對電梯運行高峰期隱患進行診斷。實驗結(jié)果表明，該方法相比于其它預(yù)測算法，有更高的預(yù)測準確率和異常診斷效率。

關(guān)鍵詞：故障診斷；Transformer；變分自編碼器；頻域增強

一、前言

我國是全球電梯保有率最高的國家[1]。隨著電梯使用率的增長，電梯的事故數(shù)逐漸增多。電梯事故會對居民及住戶造成嚴重的財產(chǎn)及生命的損失。要減少這類安全隱患，需要加強運行階段設(shè)備的維護管理及檢測監(jiān)督。因此，如何高效地監(jiān)管及維護成為了一個迫切需要解決的問題。

特種設(shè)備的監(jiān)管及維護往往有兩種方式：定期巡檢及故障后勘查。隨著技術(shù)發(fā)展，自動化診斷系統(tǒng)逐漸取代了人工診斷。但在實際應(yīng)用中，在不同環(huán)境下對復(fù)雜機電系統(tǒng)運行狀建模具有很高的難度，降低了自動化診斷的易用性與經(jīng)濟性[2， 3]。

隨著人工智能時代的到來，電梯物聯(lián)網(wǎng)平臺的監(jiān)測大數(shù)據(jù)為人工智能技術(shù)打下了基礎(chǔ)[4]。不需要對電梯運行狀態(tài)進行建模分析，只需對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，便可開展故障診斷、運行狀況監(jiān)測及設(shè)備壽命預(yù)測等工作，因此這類方法往往具有更低的成本和更高的易用性。

基于上述情況，本文提出一種基于頻域信號增強的Transformer模型（Frequency Enhanced Decomposition Transformer，F(xiàn)EDformer）與變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）相結(jié)合的電梯異常診斷算法，該算法的主要貢獻為：

（1）一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，可以利用大數(shù)據(jù)平臺電梯監(jiān)測數(shù)據(jù)，實時進行故障診斷；

（2）基于FEDformer的結(jié)構(gòu)，使算法對有更想的抗噪音干擾能力，在長程序列上有更高的穩(wěn)定性，做出對未來運行狀況更準確的預(yù)測；

（3）受到VAE的啟發(fā)，將變分推斷引入注意力機制，利用Variational-FEDformer獲得特征更規(guī)范且具備連續(xù)性的編碼隱空間，作為解碼器的輸入，在同樣的模型參數(shù)下，提高了模型表達能力。

二、相關(guān)工作

近年來，已經(jīng)有不少研究在探索如何將人工智能和機器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于電梯診斷應(yīng)用當中[5-10]。

宗等人提出的診斷模型結(jié)合了模糊Petri網(wǎng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對電梯故障模型進行學(xué)習(xí)，得到了電梯不同運行期的故障診斷模型[11]。李等人基于電梯門故障數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與仿真系統(tǒng)預(yù)測電梯門系統(tǒng)故障[12]。王針對電梯高速急停問題，利用監(jiān)測平臺提供的電梯高速運行特征大數(shù)據(jù)，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了高速電梯急停故障診斷模型[13]。沈基于其設(shè)計的電梯大數(shù)據(jù)平臺，結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和擴張因果卷積網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計了一種電梯運行故障預(yù)測模型[14]。張等人通過分析電梯運行時的振動信息，利用ResNet對分離后的振動信號進行分類診斷，提高了故障的診斷率[15]。Zhou等人提出了FEDformer[16]，使用頻域信息，獲得更好的故障診斷結(jié)果。

三、問題分析

（一）任務(wù)描述

電梯故障成因復(fù)雜且工作環(huán)境及工作模式不固定，給監(jiān)測指標體系關(guān)系量化與關(guān)鍵指標分析工作帶來了極大的困難，且難以對未來一段時間的運行狀態(tài)進行預(yù)測。因此，利用人工智能技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)方法強大的表征能力和模擬能力，可以大大降低電梯運行監(jiān)測指標的異常檢測工作量，并使檢測工作具備預(yù)測能力。

（二）行業(yè)數(shù)據(jù)分析

通過對應(yīng)急救援工單的142234起電梯事故進行分析，電梯故障50種主要情況占比為58.3%。在所有的故障類型中，“生活垃圾導(dǎo)致開關(guān)門受阻”有18861起，“電梯運行過程中出現(xiàn)停電”有11848起，“廳門鎖失效”有6177起，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

（三）問題建模

針對大數(shù)據(jù)平臺采集的各類監(jiān)測數(shù)據(jù)，我們以曳引系統(tǒng)相關(guān)傳感器為研究對象，數(shù)據(jù)包含曳引機的振動信號（dB）、曳引機軸承轉(zhuǎn)速（rpm）、曳引機工作環(huán)境濕度與電梯每天行駛里程。

本文對平臺提供的電梯高峰運行時期的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行建模與分析?；谄脚_給定的電梯運行狀態(tài)標簽，給出一種電梯運轉(zhuǎn)高峰期故障隱患預(yù)測方法，通過預(yù)測電梯高峰時期的曳引系統(tǒng)運行狀況，根據(jù)模擬的結(jié)果給出監(jiān)測狀況診斷。如圖1所示。

四、電梯運轉(zhuǎn)高峰期異常診斷算法

本文中，我們基于平臺提供的曳引系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)，提出了一種電梯高峰時期異常診斷算法。整體的故障診斷方法如圖1所示。

在原始的Transformer上，F(xiàn)EDformer通過利用低秩矩陣近似（low-rank approximation）降低注意力機制中矩陣計算引入的復(fù)雜度，同時利用頻域數(shù)據(jù)的特性，低秩近似后頻域中的采樣造成的損失不會影響預(yù)測效果。這使得注意力機制可以用更少的信息，捕捉到幾乎一樣的特征，且大幅度降低復(fù)雜度。

受到變分自編碼器啟發(fā)，本文對FEDformer編碼器和解碼器的進行約束，提出Variational-FEDformer（VFEDformer），利用編碼器和解碼器近似輸入的條件密度，擴展編碼器頻域信號隱空間的可變性。圖2中顯示了VFEDformer的結(jié)構(gòu)。

設(shè)序列數(shù)據(jù)維度為D，則編碼器的輸入 ，則編碼器定義為：

其中，表示經(jīng)過第l層的第i個周期/趨勢分解模塊（MOEDecomp）后的到的周期項，F(xiàn)EB為頻率增強模塊。在頻率增強模塊中，若有長度為m的監(jiān)測序列數(shù)據(jù)，則設(shè)為，通過傅立葉變換，將轉(zhuǎn)換為。m組數(shù)據(jù)變換后組合成矩陣，接著基于服從于高斯分布的隨機采樣，從d維的頻域數(shù)據(jù)中采樣s維的數(shù)據(jù)，得到，認為完成了一次頻域數(shù)據(jù)增強，模塊內(nèi)包含學(xué)習(xí)參數(shù)R。，為編碼器輸出的分布參數(shù)。同樣的，解碼器定義為：

其中，，分別表示第l層解碼器經(jīng)第i個周期/趨勢分解模塊處理后的周期項與趨勢項，，表示第i個趨勢項的投影算子。VFEDformer的最終輸出為，其中將投影回輸入維度。

其中，頻率增強模塊、頻域注意力內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)和前饋網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)都有可學(xué)習(xí)的參數(shù)W，根據(jù)均方誤差（Mean Square Error）進行批量梯度下降優(yōu)化。編碼器內(nèi)概率密度網(wǎng)絡(luò)通過進行優(yōu)化。

五、實驗

通過對電梯數(shù)據(jù)集進行仿真驗證所提出算法的有效性。所有仿真實驗均采用標準的5折交叉驗證方法，所有結(jié)果都是獨立運行10次得到的平均值。仿真實驗分為預(yù)測實驗和異常檢測實驗兩部分。預(yù)測實驗通過對比算法對未來一段時間電梯運行監(jiān)測信號的預(yù)測準確率來評估算法的好壞，驗證算法在電梯監(jiān)測數(shù)據(jù)集上的預(yù)測準確率，預(yù)測實驗結(jié)果如表2所示。

從表2中我們可以看到VFEDformer在預(yù)測誤差上有更好的表現(xiàn)?？赡芤驗橐敫嗟臄?shù)據(jù)操作，在預(yù)測時間上不減反增。

預(yù)測模型的輸出為未來一段時間的運行狀態(tài)參數(shù)。異常值檢測實驗在不同模型預(yù)測的未來狀態(tài)上進行，通過在預(yù)測模型的輸出上應(yīng)用則異常檢測算法，便可以實現(xiàn)對電梯高峰期運行狀況的預(yù)測，并驗證不同預(yù)測算法在電梯故障預(yù)測上的有效性，異常值檢測實驗結(jié)果如表3所示。

從表中可以看到，VFEDformer預(yù)測結(jié)果的檢測效果都要優(yōu)于其它的時間序列預(yù)測算法。

六、結(jié)語

本文探討了基于大數(shù)據(jù)平臺的電梯安全監(jiān)測問題，提出了一種電梯監(jiān)測數(shù)據(jù)異常診斷方法。實驗結(jié)果表明，本文所提方法的預(yù)測準確率優(yōu)于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法，具備能夠部署在大數(shù)據(jù)平臺上的能力。H

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