DB50T 1393-2023 電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷導則　

ICS91.140.90CCSQ78DB50重慶市市場監(jiān)督管理局發(fā)布IDB50/T1393—2023 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14故障數(shù)據(jù)采集 25診斷流程 26后期處置 4附錄A（資料性）人工智能網(wǎng)絡(luò)模型的建立 5附錄B（資料性）特征頻率的計算 7參考文獻 9DB50/T1393—2023本文件按照GB/T1.1－2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔識別專利的責任。本文件由重慶市市場監(jiān)督管理局提出、歸口并組織實施。本文件起草單位：重慶市特種設(shè)備檢測研究院、重慶大學、重慶市質(zhì)量和標準化研究院。本文件主要起草人：楊震立、康篤剛、張雷、毛永芳、張東平、羅恒、鄒同鋒、柴毅、呂瀟、鄒瑜、劉傳奇、趙再友、李智、黃崧、邱勇軍、譚宏偉。1DB50/T1393—2023電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷導則本文件規(guī)定了電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷的故障數(shù)據(jù)采集、診斷流程和后期處置。本文件適用于額定速度不大于6.0m/s的電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件，不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T10068—2020軸中心高為56mm及以上電機的機械振動振動的測量、評定及限值GB/T29716.3機械振動與沖擊信號處理第3部分：時頻分析方法GB/T31821—2015電梯主要部件報廢技術(shù)條件3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1電梯永磁同步驅(qū)動主機故障faultofpermanentmagnetsynchronousliftmachine電梯本體不能識別的永磁同步驅(qū)動主機故障，包括主軸故障、軸承故障、永磁體故障、匝間斷路故3.2遷移診斷模型transportdiagnosismodel基于遷移學習機制建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。3.3數(shù)據(jù)準備datapreparation合理截取采樣得到的一維時間序列信號并轉(zhuǎn)換為二維圖片，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。3.4遷移學習transporttraining在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用域自適應層與域分類器來進行域自適應學習，利用源域數(shù)據(jù)訓練基本特征提取及分類網(wǎng)絡(luò)后使用源域與目標域數(shù)據(jù)共同訓練特征遷移層，實現(xiàn)對目標域數(shù)據(jù)的分布適配。4故障數(shù)據(jù)采集4.1采集位置電梯永磁同步驅(qū)動主機故障數(shù)據(jù)的采集應在特定位置進行，包括但不限于：2DB50/T1393—2023——振動信號：采集點應包括電梯永磁同步驅(qū)動主機主軸的軸向以及相互垂直的徑向，具體位置可參照GB/T10068—2020中7.2的要求?！娏餍盘枺翰杉c應在變頻器輸出端至電梯永磁同步驅(qū)動主機進線端之間。4.2質(zhì)量要求采集到的電流及振動數(shù)據(jù)應至少達到以下要求：——進行必要的數(shù)據(jù)預處理，如異常值剔除、降噪等；——信噪比不得低于30dB；——量化精度應不得低于16Bit；——采樣頻率應不得低于100Hz。采集所使用的傳感器應通過計量檢定和校準，并在有效期內(nèi)使用。5診斷流程5.1診斷方法5.1.1分類對于電梯永磁同步驅(qū)動主機故障，可采用人工智能分析、制造單位推薦方法、信號分析以及拆機檢查這4種方法進行診斷。應優(yōu)先采用人工智能分析進行診斷。未采用人工智能分析的情況下，采用制造單位推薦方法進行診斷。制造單位推薦方法無法確診的情況下，采用信號分析進行診斷。信號分析無法確診的情況下，采用拆機檢查進行診斷。5.1.2人工智能分析宜建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。當不能同時獲取正常及故障狀態(tài)下監(jiān)測數(shù)據(jù)的情況下，還宜建立遷移診斷模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應具有輸入層、不少于一個的中間層、輸出層，其輸出宜為故障類型的獨熱編碼，不同的編碼代表被檢測電梯永磁同步驅(qū)動主機所呈現(xiàn)的不同故障類型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立方法可參考附錄A。電梯空載上行及下行全程運行至少3次，在符合4.1規(guī)定的位置采集電梯永磁同步驅(qū)動主機的振動信號和電流信號，采用人工智能對上述信號進行分析。5.1.3制造單位推薦方法電梯制造單位對于電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷的推薦方法包括經(jīng)驗判斷、帶電測試、辨識振動位置、軸承熱成像檢測、空載反電勢檢測等，現(xiàn)場診斷流程應參照各出廠檢驗的要求進行。5.1.4信號分析電梯空載上行及下行全程運行至少3次，在符合4.1規(guī)定的位置采集電梯永磁同步驅(qū)動主機的振動信號和電流信號，采取降噪、濾波、時頻變換等措施對頻譜、功率譜等進行分析，具體可參照GB/T29716.3中的相關(guān)要求。5.1.5拆機檢查拆機檢查前，應將電梯的轎廂運行至井道頂部并使對重壓實在緩沖器上，采用專業(yè)工具（如電動葫蘆）將轎廂吊起，并人為動作安全鉗的觸發(fā)裝置。完成上述操作后，再根據(jù)永磁同步驅(qū)動主機的結(jié)構(gòu)按順序拆卸并檢查轉(zhuǎn)子、軸承、轉(zhuǎn)軸等。3DB50/T1393—20235.2故障分類本文件所述的故障分類情況見表1。表1電梯永磁同步驅(qū)動主機故障分類故障類別故障描述故障代號主軸故障主軸磨損、偏心、受撞擊等S軸承故障軸承磨損、配合松動、點蝕等B永磁體故障因高溫等造成永磁體的磁感應強度減弱M匝間斷路故障匝間線圈被異物割破導致斷路C5.3故障判定5.3.1人工智能分析5.3.1.1模型的預訓練預訓練的輸入設(shè)定，需要對所獲取的電梯永磁同步驅(qū)動主機穩(wěn)定運行信號進行截取和預處理。預訓練模型訓練時使用的輸入為一維時間序列信號，需按照每段信號至少10個周期的標準進行截取。預訓練模型訓練時使用的輸入為圖像信號，可參照GB/T29716.3或其他等效方法將一維時間序列信號轉(zhuǎn)換為二維圖像信號作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入源。利用在試驗臺架上人為設(shè)置的故障數(shù)據(jù)，在符合5.1.2規(guī)定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進行訓練，當檢測準確率達到95%以上時，停止訓練并保存模型參數(shù)。利用實際獲取的故障數(shù)據(jù)，在符合5.1.2規(guī)定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進行訓練，當檢測準確率達到80%以上時，停止訓練并保存模型參數(shù)。5.3.1.2智能診斷在電梯永磁同步驅(qū)動主機現(xiàn)場采集符合5.1.2的振動信號和電流信號，通過適當?shù)臄?shù)據(jù)準備成為圖片，輸入至預訓練模型進行遷移學習完成故障診斷的計算，得出診斷結(jié)果。5.3.2制造單位推薦方法故障判定標準應參照電梯制造單位的出廠檢驗標準執(zhí)行。5.3.3信號分析5.3.3.1主軸故障當電梯正常運行時，電梯永磁同步驅(qū)動主機主軸旋轉(zhuǎn)基頻及其倍頻的幅值明顯大于正常值時，可以判定為主軸故障。主軸旋轉(zhuǎn)基頻的計算方法見附錄B。5.3.3.2軸承故障當電梯正常運行時，包括但不限于下列振動的特征頻率及其倍頻的幅值明顯大于正常值，可判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機軸承故障：——內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率；4DB50/T1393—2023——外圈旋轉(zhuǎn)頻率；——滾動體通過頻率；——保持架旋轉(zhuǎn)頻率。軸承各特征頻率的計算方法見附錄B。5.3.3.3永磁體故障當電梯正常運行時，變頻器輸出端至電梯永磁同步驅(qū)動主機進線端之間的電流明顯增大，且相電流諧波頻率幅值明顯大于正常值時，可以判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機永磁體故障。相電流諧波頻率的計算方法見附錄B。5.3.3.4匝間斷路故障當電梯正常運行時，變頻器輸出端至電梯驅(qū)動主機進線端之間的電流中，若任意一相電流振幅的有效值明顯大于正常電流振幅的有效值時，可判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機匝間斷路故障。5.3.4拆機檢查把電梯驅(qū)動主機拆開后：——目測軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體等部位的損傷情況，判斷軸承是否磨損等失效；——目測主軸的磨損情況，判斷主軸是否磨損；——采用專業(yè)儀器分別測量各磁鋼的磁感應強度，判斷各磁鋼是否退磁；——目測匝間線圈完好情況，判斷是否存在匝間斷路；——觀察驅(qū)動主機其他部位的情況，判斷是否還存在其他的故障。6后期處置6.1報廢按GB/T31821—2015中4.2的要求進行報廢處理。6.2修理判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機主軸磨損、軸承磨損、磁鋼退磁故障時，宜采取更換主軸、更換軸承、更換磁鋼的方式進行修理。判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機匝間斷路故障時，宜采取整體更換驅(qū)動主機的方式進行修理。判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機的其他故障時，宜按照制造單位推薦方法進行修理。5(資料性)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立A.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型宜采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其建模流程包括卷積層、激活函數(shù)、池化層、連接層等的建立以及訓練。A.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立考慮到電梯永磁同步驅(qū)動主機在處于不同故障模式下的振動信號產(chǎn)生的低頻和高頻信息有明顯的區(qū)別，大卷積核會著重提取信號的短時高頻特征，小卷積核則主要獲取信號的全局信息即低頻特征，因此宜采取以下建模方式：——采用3個卷積層、3個全連接層、3個池化層；——采用由一層大卷積核和三層小卷積核堆疊而成的一維卷積核；——損失函數(shù)采用交叉熵損失函數(shù)；——優(yōu)化函數(shù)采用自適應動量的隨機優(yōu)化算法；——激活函數(shù)采用整流線性單元；——池化層采用最大池化的方法。采用上述方式建立的卷積層、全連接層以及網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)如圖A.1、圖A.2以及圖A.3所示。權(quán)重：200×100×3偏置：200偏置：200權(quán)重：100×100×3偏置：100權(quán)重：200×100×3一維最大池化線性整流線性整流圖A.1卷積層線性層線性層權(quán)重：120×570偏置：120線性層權(quán)重：84×120偏置：84權(quán)重：7×84偏置：7線性整流圖A.2全連接層6輸入輸入卷積層線性整流池化層卷積層線性整流池化層線性整流全局矩陣乘法數(shù)據(jù)展平池化層線性整流卷積層全局矩陣乘法線性整流全局矩陣乘法全連接層輸出圖A.3網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)圖A.3預訓練模型的構(gòu)建及訓練針對電梯永磁同步驅(qū)動主機故障特征，采用一次訓練所抓取的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量宜設(shè)置為32、學習率為0.001的超參數(shù)值進行模型訓練，并采用誤差反向傳播機制對所建立的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，使其準確率達到95%以上。構(gòu)建域自適應結(jié)構(gòu)的域分類器，將目標域與源域數(shù)據(jù)隨機按1:1比例混合構(gòu)建數(shù)據(jù)集，若目標域數(shù)據(jù)過少可適當提高源域數(shù)據(jù)比例至1.3:1。添加源域數(shù)據(jù)標簽為0,目標域數(shù)據(jù)標簽為1,添加領(lǐng)域類型標簽以后，源域數(shù)據(jù)包含故障類型和領(lǐng)域類型共兩種標簽，目標域數(shù)據(jù)僅有領(lǐng)域類型標簽。串聯(lián)特征提取網(wǎng)絡(luò)、自適應層與域分類器網(wǎng)絡(luò)來訓練域分類器，使其判別精度到50%左右。7DB50/T1393—2023（資料性）特征頻率的計算B.1符號下列符號用于電梯永磁同步驅(qū)動主機的計算公式（B.1）~公式（B.6）。n——額定轉(zhuǎn)速，r/min；D——軸承的節(jié)徑，mm；d——滾動體的直徑，mm；α——接觸角，rad；z——滾動體個數(shù)；P——磁極對數(shù)。frB.3軸承B.3.1內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率fififrB.3軸承B.3.1內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率fifi(1cos)（B.2）B.3.2外圈旋轉(zhuǎn)頻率f0f0(1-cos)（B.3）B.3.3滾動體通過頻率fbfb[1-()2cos2]（B.4）B.3.4保持架旋轉(zhuǎn)頻率fcfc(1-cos)（B.5）B.4相電流諧波頻率fn8DB50/T1393—2023fn(1)……