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申请/专利权人：重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心);长春特种设备检测研究院(长春市特种设备安全监控中心);内蒙古自治区特种设备检验研究院

摘要：本发明公开了一种电梯曳引系统中曳引绳的监测方法、系统及存储介质，属于于电梯安全监测技术领域。该方法包括：选取与待监测电梯曳引系统相同的多个曳引绳样本，并进行分类，得到分类结果；基于LabVIEW对不同曳引绳样本进行实验，并获得对应的漏磁信号，提取不同的漏磁信号特征，得到特征集；基于分类结果以及特征集，得到训练样本数据集；构建神经网络模型，根据训练样本数据集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；S500：采用磁敏原件采集待测电梯曳引系统中的曳引绳漏磁信号并进行处理后输入训练好的神经网络模型，利用训练好的神经网络模型对待测电梯曳引系统中的曳引绳进行状态评估，提高电梯曳引系统安全系数。

主权项：1.一种电梯曳引系统中曳引绳的监测方法，其特征在于，包括：S100：选取与待监测电梯曳引系统相同的多个曳引绳样本，并分别获得曳引绳样本的特征参数，根据所述特征参数对各曳引绳进行分类，得到分类结果；S200：基于LabVIEW对不同曳引绳样本进行实验，并获得对应的漏磁信号，提取不同的漏磁信号特征，得到特征集，包括：对试验电梯进行参数设置并进行不同曳引绳样本试验；采集不同曳引绳样本试验过程中的曳引绳样本漏磁信号进行预处理；对预处理的漏磁信号采用小波变换进行多维度特征提取，在频域中，构造小波能量特征集；S300：基于所述分类结果以及所述特征集，得到训练样本数据集；S400：构建神经网络模型，根据训练样本数据集对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；S500：采用磁敏原件采集待测电梯曳引系统中的曳引绳漏磁信号并进行处理后输入训练好的神经网络模型，利用训练好的神经网络模型对待测电梯曳引系统中的曳引绳进行状态评估；其中，所述对预处理的漏磁信号采用小波变换进行多维度特征提取，在频域中，对漏磁信号进行母小波函数下的二维离散小波分解，其Fourier变换满足如下条件： 式中，a和b是伸展和平移参数，其中，a是尺度因子，b是平移因子，为小波基函数，求得与锈蚀断丝特征参数、剪切断丝特征参数以及扭结断丝特征参数的漏磁信号的近似系数和细节系数；把近似系数和细节系数在各频带上的能量信息作为频域特征，构造特征向量为： 式中，e为能量信息，Ext为不同特征参数的特征向量，为基于近似系数提取的小波能量，为基于细节系数提取的小波能量；按照依次构造出特征向量，得到的小波能量特征集为：Et＝[E1tT，E2tT，E3tT] 式中，E1tT为锈蚀断丝特征参数的特征向量，E2tT为剪切断丝特征参数的特征向量，E3tT为扭结断丝特征参数的特征向量，Et为得到的小波能量特征集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心) 长春特种设备检测研究院(长春市特种设备安全监控中心) 内蒙古自治区特种设备检验研究院 一种电梯曳引系统中曳引绳的监测方法、系统及存储介质