摘 要：為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)故障精準(zhǔn)檢測(cè)，提出了融合SVM和傳感器數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)方法。使用自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)故障傳感器，結(jié)合FFT頻譜分析方法構(gòu)建矩陣，對(duì)倒頻譜平滑處理。模擬平滑處理過程，建立自回歸滑動(dòng)平均模型，剔除光滑信號(hào)和噪聲后的突變信號(hào)。構(gòu)建故障特征融合SVM模型，運(yùn)用拉格朗日函數(shù)求解最優(yōu)超平面的問題。設(shè)計(jì)基于SVM故障檢測(cè)步驟，設(shè)定最優(yōu)分類閾值，完成自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)的故障檢測(cè)。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，所研究方法X、Y、Z方向振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值分別為[-0.02 dB，0.02 dB]、[-0.01 dB，0.02 dB]和[-0.06 dB，0.05 dB]，只在Z方向與實(shí)際波動(dòng)幅值存在0.01 dB的幅值波動(dòng)誤差，其余均一致，具有精準(zhǔn)檢測(cè)效果。

關(guān)鍵詞：融合SVM；傳感器數(shù)據(jù)；自動(dòng)扶梯；踏板振動(dòng)；故障檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TH277文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

An Automatic Escalator Pedal Vibration Fault Detection

Method Based on SVM and Sensor Data Fusion

LI Zixiang

（Henan Special Equipment Inspection Technology Research Institute，Zhengzhou，Henan 450000，China）

Abstract：In order to achieve accurate detection of escalator pedal vibration faults， a fault detection method integrating SVM and sensor data is proposed. Using an escalator pedal vibration fault sensor and combining FFT spectrum analysis method to construct a matrix for smooth processing of the cepstrum. Simulate the smoothing process， establish an autoregressive moving average model， and eliminate abrupt signals after smoothing and noise. Construct a fault feature fusion SVM model and use the Lagrange function to solve the problem of optimal hyperplane. Design fault detection steps based on SVM， set the optimal classification threshold， and complete fault detection of escalator pedal vibration. According to the experimental results， the fluctuation amplitudes of the vibration fault signal in the X， Y， and Z directions of the studied method are [-0.02 dB，0.02 dB]， [-0.01 dB，0.02 dB]， and [-0.06 dB，0.05 dB]， respectively. There is only a 0.01 dB amplitude fluctuation error between the Z direction and the actual fluctuation amplitude， and the rest are consistent， indicating accurate detection effect.

Key words：fused SVM; sensor data; escalator; pedal vibration; fault detection

電梯安全性受到廣泛關(guān)注。自動(dòng)扶梯的運(yùn)轉(zhuǎn)并不是很復(fù)雜，它是由兩個(gè)特殊的環(huán)形鏈條組成，在減速齒輪驅(qū)動(dòng)下通過一個(gè)與之相匹配的踏板來運(yùn)行。自動(dòng)扶梯踏板是電梯的重要組成部分，它的失效會(huì)引起電梯的抖動(dòng)，嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起扶梯變形，甚至驟?；蛩?，造成嚴(yán)重的安全事故。當(dāng)踏板振動(dòng)發(fā)生故障時(shí)，腳踏振動(dòng)也會(huì)表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)和非線性。

目前針對(duì)自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)故障檢測(cè)主要集中于文獻(xiàn)[1]提出的基于振動(dòng)感知的故障檢測(cè)方法，通過最小二乘法擬合不同電壓等級(jí)下的振動(dòng)主頻率，再通過R Square法對(duì)其進(jìn)行線性化處理，從而優(yōu)選出最佳測(cè)點(diǎn)。結(jié)合基于最佳觀測(cè)點(diǎn)選擇的多參數(shù)融合方法，檢測(cè)振動(dòng)故障；文獻(xiàn)[2]提出的基于振動(dòng)頻響法的故障檢測(cè)方法，采用振動(dòng)頻率響應(yīng)方法，獲取不同工況下的線圈振動(dòng)頻率響應(yīng)曲線，并將其與正常工況下的共振頻率響應(yīng)曲線進(jìn)行比較，以此曲線的相關(guān)性為判別線圈是否出現(xiàn)故障，并通過相關(guān)性來判定線圈的松弛故障等級(jí)；文獻(xiàn)[3]提出的基于振動(dòng)傳感器的故障檢測(cè)方法，采用矢量指數(shù)值集與廣義反向矩陣相結(jié)合的方法，實(shí)現(xiàn)基于壓縮傳感技術(shù)的特征提取與跟蹤。通過對(duì)失真數(shù)據(jù)的處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的有效提取。采用了一種基于Logistic回歸的方法對(duì)信號(hào)識(shí)別，以此實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)分類及判斷。

由于電梯踏板的振動(dòng)狀態(tài)不穩(wěn)定，且呈現(xiàn)出一種暫態(tài)變化的規(guī)律，使整體的故障診斷結(jié)果很難精確。因此，提出了融合SVM和傳感器數(shù)據(jù)的檢測(cè)方法，克服上述方法中存在的問題。

1 基于傳感器數(shù)據(jù)的自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)故

障特征提取

為了檢測(cè)自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)故障，首先結(jié)合傳感器提取振動(dòng)故障數(shù)據(jù)，該裝置結(jié)構(gòu)如圖1所示。

使用故障傳感器采集到的數(shù)據(jù)，將濾波后的信號(hào)與背景噪聲相結(jié)合，提取出含有故障突變信息的成分[4-5]。并將該方法與 FFT頻譜分析方法相結(jié)合，提取出了電梯踏板振動(dòng)的特征分量。

根據(jù)特征分量提取結(jié)果，使用一種將信號(hào)連續(xù)截?cái)嗖?gòu)造矩陣的方法，將信號(hào)表示為一組信號(hào)線性疊加信號(hào)[6]。將自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)信號(hào)構(gòu)造成合適的i×j維矩陣X，可表示為：

X=x11x12…x1jx21x22…x2jxi1xi2…xij （1）

由式（1）得出的各成分信號(hào)相互正交，且在頻域上的分辨能力更強(qiáng)[7]。在此基礎(chǔ)上，利用非正交特性對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行降噪處理，能得到含有較高信噪比的故障信號(hào)。

采用FFT對(duì)i×j維矩陣X進(jìn)行頻譜分析，如果采樣間隔為Δt，那么一次采樣的樣本周期可表示為：

T=n·Δt（2）

式中，n表示采樣點(diǎn)數(shù)[8]。在分析自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)頻譜時(shí)，需要對(duì)倒頻譜進(jìn)行平滑處理，以減少隨機(jī)誤差：

eT=1m（3）

式中，m表示平滑次數(shù)[9]。梯級(jí)自底向上（或自頂向下）移動(dòng)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)性，尤其是在靠近驅(qū)動(dòng)裝置時(shí)，動(dòng)態(tài)加速度波動(dòng)大，一次檢測(cè)所得信號(hào)序列長度較小。

由于在同一時(shí)間采集到的信號(hào)序列前后，都有一個(gè)“起動(dòng)”和“停頓”效應(yīng)，所以實(shí)際可用的信號(hào)序列長度比上述采集結(jié)果要小得多[10]。如果用時(shí)序分析法得到觸發(fā)光譜，就可以解決信號(hào)序列長度與分辨率、精確度的矛盾。在分析時(shí)，可以自動(dòng)認(rèn)為時(shí)間較短（例如1 s），假定這是一種穩(wěn)定的隨機(jī)過程[11]。

假設(shè)平穩(wěn)隨機(jī)過程的一組隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)為x1，x2，…，xt，通過這些數(shù)據(jù)相關(guān)性，模擬平滑處理過程，并建立自回歸滑動(dòng)平均模型，可表示為：

xt-∑ak=1kxt-1=εt-∑bk=1φkeT（4）

式中，φi、a分別表示第k個(gè)自回歸平均參數(shù)和階數(shù)；φi、b分別表示第k個(gè)滑動(dòng)平均參數(shù)和階數(shù)；εt表示離散白噪聲[12-13]。

根據(jù)上述建立的自回歸滑動(dòng)平均模型，使用最大熵譜估值對(duì)數(shù)據(jù)最小均方差擬合處理，并利用拉格朗日因子法求解熵的極大值，由此得到的最大熵譜可表示為：

S=-Tγ2kΔt1-∑Pk=1ake1-i2πTΔt2（5）

式中，γk表示功率P的預(yù)測(cè)誤差[14]。根據(jù)最大熵譜，將所有奇異值按照從大到小排序，計(jì)算各點(diǎn)奇異值的曲率公式為：

μk=Sk+1－2Sk+Sk－11+Sk－Sk－123（6）

曲率譜中最大峰的位置，也就是奇數(shù)曲線中最大曲率所在的位置[15]。k可用作有效與噪聲奇異值之間的邊界點(diǎn)，當(dāng)奇異值曲線在k點(diǎn)處呈凸?fàn)顣r(shí)，就認(rèn)為前k個(gè)點(diǎn)均為奇異值；當(dāng)奇異值曲線在k點(diǎn)處呈凹狀時(shí)，就認(rèn)為前k－1個(gè)點(diǎn)均為奇異值。利用最大熵的特征，通過對(duì)其首條線和末條線進(jìn)行組合，在去除了平滑和噪聲之后，獲得了突變信號(hào)。

2 基于融合SVM的提取故障特征檢測(cè)

支持向量機(jī)具有很好的自適應(yīng)能力和可擴(kuò)展性[16]。支持向量機(jī)的主要思路是尋求一種能夠正確判別這兩類數(shù)據(jù)并使其最小化的一種方法。綜合運(yùn)用傳感數(shù)據(jù)，以提升檢測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了多傳感器特征級(jí)信息融合模型，如圖2所示。

利用8個(gè)傳感器所獲得的完全一致的特征量，構(gòu)成8個(gè)特征量，并利用 SVM方法對(duì)8個(gè)傳感器進(jìn)行模式識(shí)別[17]。為了對(duì)所有樣本進(jìn)行精確分類，最初的最優(yōu)超平面搜索問題被轉(zhuǎn)化為帶有約束條件的極值問題：

min L－1（x）=‖w‖22yk·w·xk+η≥1（7）

式中，L（x）表示超平面之間距離；w表示約束權(quán)重；yk表示平面范圍，yk∈－1，1；η表示分類閾值。

對(duì)于該極值問題，采用拉格朗日函數(shù)求解，使得該極值問題與拉格朗日函數(shù)的鞍點(diǎn)密切相關(guān)，即滿足對(duì)w和η的偏導(dǎo)為0，基于此，構(gòu)建的最優(yōu)分類超平面的函數(shù)可表示為：

f（x）=sgn∑Lk=1ckykxk+η（8）

式中，ck表示位于標(biāo)準(zhǔn)超平面之上的支持向量元素之一。對(duì)一類非線性問題，只需將一類向量與一類向量相對(duì)應(yīng)，并用最優(yōu)分類超平面進(jìn)行求解，即可得到類函數(shù)。

在SVM基礎(chǔ)上，將其劃分成兩個(gè)步驟：第一步是在訓(xùn)練步驟中，利用已知的正常和故障狀態(tài)下的不同特征樣本來對(duì)支撐向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，尋找出訓(xùn)練樣本中的支撐向量，并以此來決定最優(yōu)的分類超平面。第二步是故障診斷，在該過程中將相關(guān)的數(shù)據(jù)裝載到該過程中，并按照最佳分類水平，對(duì)待檢測(cè)樣本進(jìn)行分類決策，將該過程視為以支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的故障檢測(cè)過程，如圖3所示。

根據(jù)圖3所設(shè)計(jì)的診斷步驟，結(jié)合最優(yōu)分類超平面函數(shù)，設(shè)定分類閾值δ，當(dāng)f（x）≥δ時(shí)，說明檢測(cè)結(jié)果正常；當(dāng)f（x）lt;δ時(shí)，說明檢測(cè)結(jié)果故障，由此完成自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)的故障檢測(cè)。

3 實(shí) 驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)裝置

以一家大型購物中心為研究對(duì)象，采用測(cè)試儀器對(duì)一部于2019年10月投入運(yùn)行的自動(dòng)扶梯進(jìn)行了測(cè)試。在測(cè)試過程中，可以利用加速模塊APP， 并對(duì)WIFI工組網(wǎng)測(cè)試，在APP端輸入測(cè)試編號(hào)和設(shè)備信息等信息后，就會(huì)開啟自動(dòng)扶梯的上行。當(dāng)恢復(fù)到正常的速度后，打開數(shù)據(jù)采集功能，并迅速地將加速器模塊放在第一腳踏板的前面，如圖4所示。

使模組X測(cè)定軸線與扶梯踏板X坐標(biāo)重合，即為與升降機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)之逆向。在檢測(cè)自動(dòng)扶梯踏板傾斜度時(shí)，操作 APP完成了數(shù)據(jù)的收集，迅速通過加速模塊登記相關(guān)數(shù)據(jù)，并分析振動(dòng)數(shù)據(jù)。

3.2 實(shí)驗(yàn)過程

在對(duì)自動(dòng)扶梯踏板進(jìn)行振動(dòng)試驗(yàn)之前，必須先切斷可能對(duì)試驗(yàn)產(chǎn)生不利作用的外界震動(dòng)來源，并在腳踏起動(dòng)過程結(jié)束后再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

三條軸的方向都服從右坐標(biāo)定律，X軸線向下，與踏板方向平行，Z軸線向上，與踏板成直角，Y軸正相交踏板X軸和Z軸。自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)實(shí)驗(yàn)過程如下所示：首先，當(dāng)自動(dòng)扶梯梯級(jí)通過梳齒與梯級(jí)面相交處時(shí)，采用MEMS三軸加速度傳感器，校準(zhǔn)自動(dòng)扶梯梯級(jí)的測(cè)量坐標(biāo)，采樣頻率為100 Hz，時(shí)長為10 s?？倲?shù)據(jù)量為1000個(gè)樣本，其中正常樣本800個(gè)，故障樣本200個(gè)，并將數(shù)據(jù)集平均劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后測(cè)試人員站在待測(cè)試腳掌的最后一階腳掌上，踩著自動(dòng)走道行走。之后在整個(gè)測(cè)試過程中，在測(cè)試踏板運(yùn)轉(zhuǎn)到自動(dòng)扶梯傾斜區(qū)終點(diǎn)之前，無須再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。最后通過對(duì)電梯斜坡部分的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，并將收集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)集導(dǎo)出為Excel文件，保存到計(jì)算機(jī)中。使用MATLAB提供的csvread讀取數(shù)據(jù)，使用MATLAB提供的信號(hào)處理工具箱中的函數(shù)滑動(dòng)窗口平均法、低通濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波和去趨勢(shì)等處理。使用訓(xùn)練集上的數(shù)據(jù)，通過MATLAB的fitcsvm函數(shù)訓(xùn)練多個(gè)SVM模型，并通過投票法將多個(gè)模型集成為一個(gè)融合SVM模型。在測(cè)試集上進(jìn)行時(shí)域分析，通過自相關(guān)函數(shù)分析提取特征，計(jì)算出信號(hào)的幅值作為特征向量，將特征向量輸入已訓(xùn)練好的融合SVM模型進(jìn)行分類，根據(jù)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行故障判斷。

3.3 故障信號(hào)解析

通過實(shí)驗(yàn)過程及實(shí)驗(yàn)裝置，發(fā)現(xiàn)踏板轉(zhuǎn)子發(fā)生故障，因此，對(duì)踏板轉(zhuǎn)子X、Y、Z方向的振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值進(jìn)行分析，可用圖5表示。

由圖5可知，踏板轉(zhuǎn)子發(fā)生故障后，X方向振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值為[-0.02 dB，0.02 dB]，Y方向振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值為[-0.01 dB，0.02 dB]，Z方向振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值為[-0.05 dB，0.05 dB]，X方向振動(dòng)故障信號(hào)比Y、Z方向密集。

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

使用基于振動(dòng)感知的故障檢測(cè)方法、基于振動(dòng)頻響法的故障檢測(cè)方法、基于振動(dòng)傳感器的故障檢測(cè)方法和融合SVM和傳感器數(shù)據(jù)的檢測(cè)方法，對(duì)比分析振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值，其中X方向波動(dòng)幅值如圖6所示。

由圖6可知，使用四種故障檢測(cè)方法的故障信號(hào)波動(dòng)幅值，依次為[-0.03 dB，0.15 dB]、[-0.04 dB，0.04 dB]、[-0.005 dB，0.01 dB]、[-0.02 dB，0.02 dB]，只有使用所研究方法與實(shí)際X方向振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值一致。

使用不同方法的Y方向波動(dòng)幅值檢測(cè)結(jié)果，如圖7所示。

由圖7可知，使用四種故障檢測(cè)方法的故障信號(hào)波動(dòng)幅值，依次為[-0.03 dB，0.03 dB]、[-0.01 dB，0.01 dB]、[-0.016 dB，0.03 dB]、[-0.01 dB，0.02 dB]，只有使用所研究方法與實(shí)際Y方向振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值一致。

使用不同方法的Z方向波動(dòng)幅值檢測(cè)結(jié)果，如圖8所示。

由圖8可知，使用四種故障檢測(cè)方法的故障信號(hào)波動(dòng)幅值，依次為[-0.15 dB，0.15 dB]、[-0.01 dB，0.01 dB]、[-0.015 dB，0.15 dB]、[-0.06 dB，0.05 dB]，使用所研究方法與實(shí)際Z方向振動(dòng)故障信號(hào)波動(dòng)幅值最接近，只存在0.01dB的幅值波動(dòng)誤差。

4 結(jié) 論

融合SVM分類算法和傳感器數(shù)據(jù)，提出了一種新的自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)故障檢測(cè)方法，基于支持向量機(jī)SVM的故障特征提取算法，可以有效地克服常規(guī)識(shí)別算法中模式模糊的問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)扶梯踏板振動(dòng)故障特征分量的有效識(shí)別，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所研究方法檢測(cè)結(jié)果精準(zhǔn)。該方法可以有效地挖掘多個(gè)信源間的冗余和互補(bǔ)性，極大地提升了檢測(cè)精度，減少了檢測(cè)過程的不確定因素，優(yōu)于現(xiàn)有的多傳感器聯(lián)合檢測(cè)算法。

參考文獻(xiàn)

［１］ 高樹國，張明文，吳書煜，等.基于振動(dòng)感知的油浸式電抗器松動(dòng)故障檢測(cè)方法[J].振動(dòng)與沖擊，2022，41（11）：42-49.

[2] 丁彬，呂亮，劉強(qiáng)，等.基于振動(dòng)頻響法的變壓器繞組松動(dòng)故障檢測(cè)方法研究[J].高壓電器，2022，58（9）：203-209.

[3] 朱廣賀，朱智強(qiáng)，袁逸萍.基于振動(dòng)傳感器的風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障檢測(cè)算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2023，36（1）：108-112.

[4] 張毅，郝高巖，劉璇.改進(jìn)變分模態(tài)分解包絡(luò)譜分析在自動(dòng)扶梯軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].軸承，2021（7）：46-51.

[5] 蒲金飛，侯占強(qiáng)，吳學(xué)忠，等.基于蝶翼式MEMS振動(dòng)傳感器的軸承故障信號(hào)檢測(cè)方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2022，35（4）：433-439.

[6] 林萬德，王生杰，包正紅，等.基于諧波與振動(dòng)特性的大型調(diào)相機(jī)轉(zhuǎn)子偏心故障診斷方法[J].河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2021，40（6）：132-139.

[7] 林樹青，陳仕鴻，黃宇.面向機(jī)械振動(dòng)故障診斷的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信號(hào)采集[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2023（4）：96-100.

[8] 郭旭，駱勇鵬，王林堃，等.基于CNN與DCGAN的結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)傳感器故障診斷及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)恢復(fù)[J].鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2022，19（11）：3383-3395.

[9] 方一鳴，閻淑雅，李建雄，等.SS DEWMA圖多目標(biāo)優(yōu)化及在輸出傳感器故障檢測(cè)中的應(yīng)用[J].控制與決策，2022，37（6）：1656-1664.

[10]王濤，林培杰，周海芳，等.采用ELM和優(yōu)化電壓傳感器布局的光伏陣列故障檢測(cè)與區(qū)域定位[J].福州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，50（4）：475-482.

[11]張毅，李欣.基于振動(dòng)分析的自動(dòng)扶梯狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)研究[J].都市快軌交通，2021，34（6）：149-154.

[12]林濤，張達(dá)，王建君.改進(jìn)LSTM RF算法的傳感器故障診斷與數(shù)據(jù)重構(gòu)研究[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2021，43（5）：845-852.

[13]梁海波，成剛，張志東，等.多傳感器檢測(cè)管道缺陷數(shù)據(jù)融合方法[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展，2023，60（4）：316-324.

[14]商俊燕，丁輝，胡學(xué)龍.基于XGBoost的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)冗余數(shù)據(jù)檢測(cè)算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2022，35（11）：1568-1572.

[15]傅成城，高成，黃姣英.基于接觸面優(yōu)化方法和整體仿真的壓縮式壓電振動(dòng)傳感器固有頻率優(yōu)化[J].儀表技術(shù)與傳感器，2021（7）：38-43.

[16]皮瑤，劉惠康，李倩.基于柔性薄膜陣列壓力傳感器的抱閘故障診斷[J].高技術(shù)通訊，2021，31（8）：836-843.

[17]文藝，伍康，王力軍.絕對(duì)重力測(cè)量中振動(dòng)傳感器振動(dòng)補(bǔ)償性能的分析[J].物理學(xué)報(bào)，2022，71（4）：374-384.