DB50T 1393-2023 電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)故障診斷導(dǎo)則　

ICS91.140.90CCSQ78DB50重慶市市場(chǎng)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(yǔ)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(jì)算 7參考文獻(xiàn) 9DB50/T1393—2023本文件按照GB/T1.1－2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請(qǐng)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(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任。本文件由重慶市市場(chǎng)監(jiān)督管理局提出、歸口并組織實(shí)施。本文件起草單位：重慶市特種設(shè)備檢測(cè)研究院、重慶大學(xué)、重慶市質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)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(dòng)主機(jī)故障診斷導(dǎo)則本文件規(guī)定了電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)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(dòng)主機(jī)故障診斷。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過(guò)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(duì)應(yīng)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(jī)的機(jī)械振動(dòng)振動(dòng)的測(cè)量、評(píng)定及限值GB/T29716.3機(jī)械振動(dòng)與沖擊信號(hào)處理第3部分：時(shí)頻分析方法GB/T31821—2015電梯主要部件報(bào)廢技術(shù)條件3術(shù)語(yǔ)和定義下列術(shù)語(yǔ)和定義適用于本文件。3.1電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)故障faultofpermanentmagnetsynchronousliftmachine電梯本體不能識(shí)別的永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)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(xué)習(xí)機(jī)制建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。3.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備datapreparation合理截取采樣得到的一維時(shí)間序列信號(hào)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(xué)習(xí)transporttraining在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用域自適應(yīng)層與域分類器來(lái)進(jìn)行域自適應(yīng)學(xué)習(xí)，利用源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練基本特征提取及分類網(wǎng)絡(luò)后使用源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)共同訓(xùn)練特征遷移層，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)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(dòng)主機(jī)故障數(shù)據(jù)的采集應(yīng)在特定位置進(jìn)行，包括但不限于：2DB50/T1393—2023——振動(dòng)信號(hào)：采集點(diǎn)應(yīng)包括電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)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?hào)：采集點(diǎn)應(yīng)在變頻器輸出端至電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)進(jìn)線端之間。4.2質(zhì)量要求采集到的電流及振動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)至少達(dá)到以下要求：——進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理，如異常值剔除、降噪等；——信噪比不得低于30dB；——量化精度應(yīng)不得低于16Bit；——采樣頻率應(yīng)不得低于100Hz。采集所使用的傳感器應(yīng)通過(guò)計(jì)量檢定和校準(zhǔn)，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(duì)于電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)故障，可采用人工智能分析、制造單位推薦方法、信號(hào)分析以及拆機(jī)檢查這4種方法進(jìn)行診斷。應(yīng)優(yōu)先采用人工智能分析進(jìn)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(jìn)行診斷。制造單位推薦方法無(wú)法確診的情況下，采用信號(hào)分析進(jìn)行診斷。信號(hào)分析無(wú)法確診的情況下，采用拆機(jī)檢查進(jìn)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(dāng)不能同時(shí)獲取正常及故障狀態(tài)下監(jiān)測(cè)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(yīng)具有輸入層、不少于一個(gè)的中間層、輸出層，其輸出宜為故障類型的獨(dú)熱編碼，不同的編碼代表被檢測(cè)電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)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(yùn)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(dòng)主機(jī)的振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)，采用人工智能對(duì)上述信號(hào)進(jìn)行分析。5.1.3制造單位推薦方法電梯制造單位對(duì)于電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)故障診斷的推薦方法包括經(jīng)驗(yàn)判斷、帶電測(cè)試、辨識(shí)振動(dòng)位置、軸承熱成像檢測(cè)、空載反電勢(shì)檢測(cè)等，現(xiàn)場(chǎng)診斷流程應(yīng)參照各出廠檢驗(yàn)的要求進(jìn)行。5.1.4信號(hào)分析電梯空載上行及下行全程運(yùn)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(dòng)主機(jī)的振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)，采取降噪、濾波、時(shí)頻變換等措施對(duì)頻譜、功率譜等進(jìn)行分析，具體可參照GB/T29716.3中的相關(guān)要求。5.1.5拆機(jī)檢查拆機(jī)檢查前，應(yīng)將電梯的轎廂運(yùn)行至井道頂部并使對(duì)重壓實(shí)在緩沖器上，采用專業(yè)工具（如電動(dòng)葫蘆）將轎廂吊起，并人為動(dòng)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(dòng)主機(jī)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(dòng)主機(jī)故障分類故障類別故障描述故障代號(hào)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(dòng)、點(diǎn)蝕等B永磁體故障因高溫等造成永磁體的磁感應(yīng)強(qiáng)度減弱M匝間斷路故障匝間線圈被異物割破導(dǎo)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(yù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練的輸入設(shè)定，需要對(duì)所獲取的電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行信號(hào)進(jìn)行截取和預(yù)處理。預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練時(shí)使用的輸入為一維時(shí)間序列信號(hào)，需按照每段信號(hào)至少10個(gè)周期的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行截取。預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練時(shí)使用的輸入為圖像信號(hào)，可參照GB/T29716.3或其他等效方法將一維時(shí)間序列信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入源。利用在試驗(yàn)臺(tái)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(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上時(shí)，停止訓(xùn)練并保存模型參數(shù)。利用實(shí)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(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上時(shí)，停止訓(xùn)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(dòng)主機(jī)現(xiàn)場(chǎng)采集符合5.1.2的振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)，通過(guò)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)備成為圖片，輸入至預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)完成故障診斷的計(jì)算，得出診斷結(jié)果。5.3.2制造單位推薦方法故障判定標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)參照電梯制造單位的出廠檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。5.3.3信號(hào)分析5.3.3.1主軸故障當(dāng)電梯正常運(yùn)行時(shí)，電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)主軸旋轉(zhuǎn)基頻及其倍頻的幅值明顯大于正常值時(shí)，可以判定為主軸故障。主軸旋轉(zhuǎn)基頻的計(jì)算方法見附錄B。5.3.3.2軸承故障當(dāng)電梯正常運(yùn)行時(shí)，包括但不限于下列振動(dòng)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(dòng)主機(jī)軸承故障：——內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率；4DB50/T1393—2023——外圈旋轉(zhuǎn)頻率；——滾動(dòng)體通過(guò)頻率；——保持架旋轉(zhuǎn)頻率。軸承各特征頻率的計(jì)算方法見附錄B。5.3.3.3永磁體故障當(dāng)電梯正常運(yùn)行時(shí)，變頻器輸出端至電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)進(jìn)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(shí)，可以判定為電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)永磁體故障。相電流諧波頻率的計(jì)算方法見附錄B。5.3.3.4匝間斷路故障當(dāng)電梯正常運(yùn)行時(shí)，變頻器輸出端至電梯驅(qū)動(dòng)主機(jī)進(jìn)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(shí)，可判定為電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)匝間斷路故障。5.3.4拆機(jī)檢查把電梯驅(qū)動(dòng)主機(jī)拆開后：——目測(cè)軸承內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體等部位的損傷情況，判斷軸承是否磨損等失效；——目測(cè)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(cè)量各磁鋼的磁感應(yīng)強(qiáng)度，判斷各磁鋼是否退磁；——目測(cè)匝間線圈完好情況，判斷是否存在匝間斷路；——觀察驅(qū)動(dòng)主機(jī)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(bào)廢按GB/T31821—2015中4.2的要求進(jìn)行報(bào)廢處理。6.2修理判定為電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)主軸磨損、軸承磨損、磁鋼退磁故障時(shí)，宜采取更換主軸、更換軸承、更換磁鋼的方式進(jìn)行修理。判定為電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)匝間斷路故障時(shí)，宜采取整體更換驅(qū)動(dòng)主機(jī)的方式進(jìn)行修理。判定為電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)的其他故障時(shí)，宜按照制造單位推薦方法進(jìn)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(dòng)主機(jī)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(xùn)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(dòng)主機(jī)在處于不同故障模式下的振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生的低頻和高頻信息有明顯的區(qū)別，大卷積核會(huì)著重提取信號(hào)的短時(shí)高頻特征，小卷積核則主要獲取信號(hào)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(gè)卷積層、3個(gè)全連接層、3個(gè)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?fù)p失函數(shù)；——優(yōu)化函數(shù)采用自適應(yīng)動(dòng)量的隨機(jī)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(yù)訓(xùn)練模型的構(gòu)建及訓(xùn)練針對(duì)電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)故障特征，采用一次訓(xùn)練所抓取的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量宜設(shè)置為32、學(xué)習(xí)率為0.001的超參數(shù)值進(jìn)行模型訓(xùn)練，并采用誤差反向傳播機(jī)制對(duì)所建立的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。構(gòu)建域自適應(yīng)結(jié)構(gòu)的域分類器，將目標(biāo)域與源域數(shù)據(jù)隨機(jī)按1:1比例混合構(gòu)建數(shù)據(jù)集，若目標(biāo)域數(shù)據(jù)過(guò)少可適當(dāng)提高源域數(shù)據(jù)比例至1.3:1。添加源域數(shù)據(jù)標(biāo)簽為0,目標(biāo)域數(shù)據(jù)標(biāo)簽為1,添加領(lǐng)域類型標(biāo)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(biāo)簽，目標(biāo)域數(shù)據(jù)僅有領(lǐng)域類型標(biāo)簽。串聯(lián)特征提取網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)層與域分類器網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)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(jì)算B.1符號(hào)下列符號(hào)用于電梯永磁同步驅(qū)動(dòng)主機(jī)的計(jì)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(dòng)體的直徑，mm；α——接觸角，rad；z——滾動(dòng)體個(gè)數(shù)；P——磁極對(duì)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(dòng)體通過(guò)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)……