电梯曳引钢丝绳在线故障诊断方法研究

    郑建军

    

    

    摘 要：电梯曳引钢丝绳是电梯运行中最重要的承重装置。针对钢丝绳刮伤、磨损等因素容易损坏，且出现故障检时检修难度大，故障点不易发觉，人工工作量大等问题，本文提出了一种基于小波变换的故障诊断方法，并运用在在线故障诊断中。结果表明，该方法能够很好的解决电梯曳引钢丝绳的在线故障诊断。

    关键词：电梯曳引钢丝绳; 故障检测; 小波变换

    文章编号：2095-4085（2020）04-0089-02

    随着我国高层楼房的增加，以及旧楼加装电梯工程的实施，我国电梯需求量也在不断增加，从性能上分析电梯实质上属于起重类设备，作为其承载设备之一钢丝绳的在电梯安全平稳运行中起着举足轻重的作用，保障其安全性有着重要的现实意义。一旦出现故障，将会危及使用者的安全，带来无法挽回的损失。目前情况下，我国梯曳引钢丝绳在长期使用过程中，存在钢丝疲劳、锈蚀和磨损等情况。且出现故障时不易发觉，故障点不好定位，维修保养难度大等问题。针对这一问题，本文应用小波变换的方法实现电梯曳引钢丝绳的故障诊断，并实现在线诊断与分析，有效的实现的电梯智能故障诊断，预防电梯运行时的安全隐患。

    1 电梯曳引常见故障及检修

    1.1 电梯曳引钢丝绳常见故障

    （1）曳引钢丝绳的塑性变形 钢丝绳变形主要来源于两个方面。一是在安装和维保过程中，维保人员经验不足，放绳方式不当，造成折弯、打扭，最终导致变形。二是在电梯运行期间承载力过大，造成塑性变形，且电梯停止运行后无法还愿到原来状态上。这种情况会导致电梯无法平层，给乘客乘梯带来安全隐患。

    （2）钢丝绳磨损 作为曳引钢丝绳，磨损是最常见的故障来源。造成钢丝绳磨损的原因主要是电梯在正常运行过程与曳引轮和井道壁产生摩擦、剐蹭引起的，它会产生大量的铁粉，也会让曳引钢丝绳出现局部变细，在载荷量大的情况下甚至会出现断裂现象。

    （3）钢丝绳腐蚀 曳引钢丝绳在井道工作过程中，容易受潮或受气体腐蚀，会出现生锈，并逐步变化成直径细化。这些会导致降低钢丝绳结构的匀称性。造成电梯设备承载能力的降低，导致其运行安稳性受到挑战，也会影响电梯的安全运行。

    1.2 电梯检修常见方法

    1.2.1 目测与手摸法

    钢丝绳受到磨损时，其表面会变得比较粗糙，磨损程度也会直接影响到钢丝绳直径变化，通过目测与手摸，可对钢丝的腐蚀和磨损程度展开检测，主要是通过直径变化、表层结构的破损进行检测。若曳引钢丝绳受空气中气体的腐蚀，会产生氧化反应，也就是通常所说的生锈，这种情况也可以通过目测法检测。

    1.2.2 探伤检测技术

    此项技术主要是用在钢丝绳的检测工作中，有助于帮助技术人员更精准地掌握钢丝绳的安全性，达到维持钢丝绳安稳运行的目的。在检测工作的开展过程中，技术人员可采取携带型钢丝绳探伤仪，通过即探即离的方式，检测钢丝绳的有效截面积或其出现的损失。从而更精准掌握起重钢丝绳的承载力和运行状况，达到及早发现问题，及时处理的目的。

    1.2.3 整体评估

    针对运行过程中的钢丝绳，可对其展开有效的对比分析，精准识别钢丝绳运行，进而联合便利的检测方式，达到对钢丝绳运行整体评估的目的。获得相关数据后，可总结规律，了解故障的周期性，并据此设置合理的检测频率，达到全面提高起重机械钢丝绳质量的目的，此举亦有助于降低电梯维护费用，提高经济性。

    2 小波变换及其故障检测方法（图1）

    小波分析是通过自适应时域并结合局部分析法民开的有效检测，其特征体现在：不管是对低频还是高频的局部性信号，均能满足实际需求。由于小波分析能起到聚集信号时域和频域等多个细节，尤其是对信号奇异点表现出较高的敏感性，因此被称为数字显微镜。时频局部性是分析非平稳信号最基本和最关键的性质，非常适合检测信号夹带的瞬间异常情况并展示其特征。因此，小波分析快速算法为解决和分析信号问题带来了便利。

    普通故障检测方法用傅里叶变换，将故障信号与噪声信号的频带分离出来，运用滤波的方法提取。然而鋼丝绳的破损及断丝信号，受其在井道中的晃动，电机振动，电磁干扰等因素的影响，信号与噪声频带相互重叠，即有白噪声时，故障信号的提取不太理想。而小波变换可以同时在时域和频域局部化，有效地提取信号的波形特征。随着小波尺度增加，噪声小波变换模极大值幅度和稠密度将越来越低，而有效行波信号则恰好相反，其小波变换模极大值是伴随尺度增加而加大的。小波变换后有效信息和噪声截然不同的奇异特性为有效信息和噪声的区分提供了良好的条件，有助于通过门限阈值等方式来处理小波系数，进而对信号进行重构，由此实现消噪。由此显示，小波分析是通过其特殊的多分辩率技术以彰显其去噪优势。通常来讲，一维信号消噪的过程包括以下步骤。

    （1）针对含噪信号展开预处理，为后续处理提供方便。

    （2）选择其中一个小波并确定其分解层次，接着展开分计算。

    （3）小波分解高频系数阈值量化。对各分解尺度下高频系数选择一个阈值展开软阈值量处理。

    （4）据小波分解低频和高频系数展开一维小波重构。

    在整个过程中去除噪声，获得钢丝绳的断绳信号是整个处理过程的核心。在这些步骤中，如何选择阈值进行阈值量化无疑是最为重要的，它不仅要有效的去除信号中去的干扰噪声，而且要保留有价值的信号突变点。

    3 在线检测系统的组成（图2）

    为了更有效地监测钢丝绳的运行情况，要求对其安装现场在线监测系统。该系统的硬件部分主要包括：漏磁监测装置、数据采集系统和计算机几部分。其中，漏磁监测装置主要包括：霍尔传感器、永磁体、其它结构。霍尔传感器发挥的作用为：检测钢丝绳操作引发的磁路不平衡和漏磁情况，并据此判断其操作类别和受损程度。

    漏磁检测装置如后。将钢丝绳损伤处漏磁信号转换为电压信号，传输于数据采集卡内。通过霍尔效应，将磁信号转换成一定范围内的电压信号，其输出电压与霍尔元件所所磁场形成比例关系，有足于满足钢丝绳漏磁检测内对元器件的量程和灵敏度方面的要求。

    数据采集系统如后。将所接收模拟信号转换为数字信号后，通过数据线输入至安装了下位机监测软件的计算机内。接着，下位机会对所输进的数字信号展开有效的分析，得出故障数据。并通过通信的方式将信息传输至上位机内。数据采集卡具有采样频率高的特征，因此拥有良好的测量和转换精度。尤其是存储器拥有缓存区间，满足了检测数据的多通道连续性采集之要求。故亦能满足本次研究的硬件要求。

    4 结 论

    电梯随行电缆能否稳定运行，在很大程度上决定了电梯的安全程度。在现实中，经常会出现随行电缆移动而磨损、破损的情况，最终导致故障的发生，此类故障很难分析和定位。基于此，笔者创建了能够有效定位故障的方法，为电梯随行电缆的自动化诊断提供了理论上的保障。

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