本发明涉及升降机领域，尤其涉及一种基于制动力矩分析的升降机失效预测方法。
背景技术：
升降机是在建筑工地和高层建筑物等场合，用于载人或载物升降的机械设备。曳引式升降机是其中一种，包括动力机、配重和载物平台，动力机通过钢丝曳引载物平台并带动人或货物升降，载物平台常为箱式。随着升降机使用场景和频次的增加，因为升降机故障造成的经济损失和人员伤亡也在不断增加，其中制动系统故障是导致升降机事故的主要原因之一，因此，对升降机的制动系统进行分析预测是当前广受关注的问题。
制动力矩直接反应升降机制动性能的主要参数之一，但制动力矩的测量需要使用专用的扭矩传感器。但由于曳引机的空间有限，很难直接安装该类传感器。并且高精度的扭矩传感器成本过高，难以普及应用于升降机领域。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是提供一种基于制动力矩分析的升降机失效预测方法，对升降机的剩余寿命进行预测，为升降机的维护和更换提供参考，同时也进一步提高升降机的使用安全性。
为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案如下：一种基于制动力矩分析的升降机失效预测方法，至少包括以下步骤：
步骤一建立制动距离与制动力矩的相关性模型，获取以制动力矩为相关参数的制动距离阈值；
步骤二针对同类型升降机，收集制动距离退化的历史数据，并以历史数据为基础建立制动距离的退化模型；
步骤三测量目标升降机的实时制动距离，并将目标升降机的实时制动距离和制动距离阈值代入制动距离退化模型，获取升降机的剩余寿命。
作为优选，在步骤一中，将升降机的制动过程分成两个阶段分别分析，
第一阶段中，钢丝绳与曳引轮同步减速运动，此阶段的制动距离阈值为
式中：jm为曳引轮的转动惯量；
ω1为曳引轮的转动速度；ω2为引导轮的转动速度；
m1为载物平台的质量；m2为配重的质量；
m3为钢丝绳的质量；v1为载物平台的速度；
v2为配重的速度；v3为钢丝绳的速度；
tbreak为制动力矩；r1为曳引轮的半径；
g为重力加速度；
第二阶段中，钢丝绳与曳引轮相对滑动阶段，此阶段对曳引轮和钢丝绳分别分析
以曳引轮为对象进行分析，制动距离阈值为
式中：v0为第一阶段向第二阶段过渡的临界速度，此时钢丝绳与曳引轮的速度相等；
fs为钢丝绳与曳引轮之间的滑动摩擦力。
以钢丝绳为对象进行分析，制动距离阈值为
以第一阶段和第二阶段的制动距离阈值之和作为升降机整体制动距离的阈值。
作为优选，步骤二中，以伽马过程模型或维纳过程模型对制动距离退化过程进行描述，并获得制动距离的退化模型。
作为优选，在步骤二中，采用bootstrap法实现样本量的扩展。
作为优选，在步骤二中，利用极大似然估计方法获得模型的未知参数估计值。
作为优选，在步骤三中，在目标升降机运行状态下，采用紧急制动的形式测量实时制动距离。
采用上述技术方案，具有以下有益效果：
1.通过升降机制动距离的实时数据及性能退化模型，预测出升降机的剩余寿命，为升降机的维护和更换提供参考，同时也进一步提高升降机的使用安全性。
2.相对于制动力矩，制动距离的测量更为简单便捷，同时只需对钢丝绳和/或曳引轮在制动过程中的运动距离进行检测即可，可实现性更强。同时也可以在现有升降机结构基础直接加装测量组件进行升级，实现成本低。
3.一旦升降机的结构设计完成，步骤一中制动距离阈值确定所需的参数均为已知值，制动距离阈值的获取简单便捷，且精度有保证。
4.在本申请的失效预测方法中，制动距离的实时数据很关键。但升降机在正常运行时，普遍采用零速制动，也即在运动至特定位置之前，缓慢减速至交底速度，甚至是停止后，制动器才抱紧曳引轮。在这个过程中无法测得本申请所需的制动距离实时数据。
升降机一般都具有紧急制动功能，并且在升降机的检测维护要求中，规定定期对紧急制动功能的正常运行进行验证，本申请即通过该过程进行制动距离实时数据的获取，保证制动距离实时数据的准确性和可靠性。
附图说明
图1为本实施例基于制动力矩分析的升降机失效预测方法的流程图；
图2为升降机系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
如图1所示，一种基于制动力矩分析的升降机失效预测方法，至少包括以下步骤：
步骤一建立制动距离与制动力矩的相关性模型，获取以制动力矩为相关参数的制动距离阈值；
步骤二针对同类型升降机，收集制动距离性能退化的历史数据，并以历史数据为基础建立制动距离的退化模型；
步骤三测量目标升降机的实时制动距离，并将目标升降机的实时制动距离代入制动距离退化模型，预测未来制动距离达到阈值的时刻，也即预测制动力矩不足的时刻，从而获得升降机的剩余寿命。
以下对预测方法的各个步骤进行详述
(1)在步骤一中，首先如图2所示，构建升降机的模型，包括升降平台1、配重5、曳引轮3、引导轮4和钢丝绳2，并进行运动和受力分析。当整个升降机系统进行制动动作时，制动器需要克服运动部件的动能，这其中包括升降平台、配重、负载、曳引机旋转部件以及钢丝绳，还有曳引轮两侧的升降平台、负载、配重和钢丝绳的不平衡负载所导致的重力势能。
因此，可以建立如下所示的能量守恒方程
式中：i总为总能量；t为总力矩；
θ为曳引轮转动角度；jm为曳引轮的转动惯量；
ω2为引导轮的转动速度；m1为载物平台的质量；
m2为配重的质量；m3为钢丝绳的质量；
v1为载物平台的速度；v2为配重的速度；
v3为钢丝绳的速度。
由于在制动过程中，钢丝绳的变形量很小，因此假设在制动过程中载物平台、配重和钢丝绳的速度相同，即v1＝v2＝v3。
将升降机的制动过程分成以下两个阶段分别分析：
1)第一阶段中，制动开始时，钢丝绳与曳引轮同步减速运动，钢丝绳与曳引轮之间没有出现相对滑动，此时
i总＝(tbreak tg)·θ1
进一步扩展可得
式中：tbreak为制动力矩；tg为升降平台和配重自重对应的力矩；
θ1为第一阶段曳引轮转动角度；s1为第一阶段制动距离阈值；
r1为曳引轮的半径；g为重力加速度。
因此，此阶段的制动距离阈值为
2)在第二阶段中，曳引轮的依靠制动力制动，钢丝绳依靠其与曳引轮之间的摩擦力制动，曳引轮的减速度大于钢丝绳的减速度，钢丝绳与曳引轮出现相对滑动。
首先，对第一阶段过渡至第二阶段的临界条件进行分析，以钢丝绳为分析对象，据功能关系可得
假设在第一阶段及第一阶段向第二阶段过渡时升降平台、配重和钢丝绳的速度相等，也即v′1＝v′2＝v′3＝v0，v1＝v2＝v3＝v。
由此可得
由于第二阶段钢丝绳与曳引轮之间存在相对滑动，因此钢丝绳与曳引轮在制动过程中的运动距离不同，需要分别分析。
a.以曳引轮为对象进行分析，由功能原理可得
由于式中
因此
式中：s2为第二阶段以曳引轮为对象的制动距离阈值；
fs为钢丝绳与曳引轮之间的滑动摩擦力；fs为曳引轮两侧钢丝绳的张力差，即fs＝f2-f1。
b.以钢丝绳为对象进行分析，由功能原理可得
因此
式中：s3为第二阶段以钢丝绳为对象的制动距离阈值。
综上，以曳引轮为分析对象时，制动距离为
sy＝s1 s2
sy即为紧急制动过程中曳引轮的制动距离阈值。
以钢丝绳为分析对象时，制动距离为
ss＝s1 s3
ss即为紧急制动过程中钢丝绳的制动距离阈值。
(2)步骤二中，首先收集同类型升降机制动距离退化的历史数据，并采用伽马(gamma)过程模型或维纳(wiener)过程模型对同类型升降机制动距离退化的历史数据进行描述；然后通过bootstrap法实现样本量的扩展；最后进行退化过程的参数估计。
具体过程如下：
1)以使用伽马过程模型描述制动距离退化历史数据为例进行说明
基于伽马过程的退化模型的pdf表示为
式中：α(t)为形状参数；
λ(t)为尺度参数；
γ(α)＝∫0∞tα-1e-tdt为伽马函数；
i(0,∞)(x)为示性函数，
考虑到不同样本之间的差异性，假设λ为随机变量，且
产品的可靠度函数为：
2)通过bootstrap法实现样本量的扩展。
3)进行退化过程参数估计，具体如下所示：
a.数据样本充足时：直接估计参数。
b.对于单个产品，设其λ，σb为确定值，利用极大似然估计方法(mle)获得模型的未知参数估计值λ，σb。
具体过程为：设有产品的性能退化数据序列为
d＝{(t0,x0),(t1,x1),…,(tn,xn)}，0≤i≤n，t0＜t1＜…＜tn
n个时间区间的退化增量为
δd＝{(δt1,δx1),(δt2,δx2),…,(δtn,δxn)}
其中：δxi＝xi-xi-1，δti＝ti-ti-1。
根据标准布朗运动的性质可知，对于
采用极大似然估计方法对未知参数进行估计，其似然函数为
对似然函数两边求对数得
对λ，
令上式等于零，得到λ，
由此可得λ，
然后，按可靠度的下限值r0进行计算，即：
根据上述关系式可解得电梯寿命的单个估计值
最后，使用极大似然估计方法估计的未知参数，使用随机过程描述升降机制动力矩的退化情况，得到升降机的退化模型，最后计算其寿命分布函数。
(3)步骤三中，在目标升降机运行状态下，采用紧急制动的形式测量实时制动距离。最后将制动距离的实时数据代入寿命分布函数中，对升降机的工作寿命进行预测。
总之，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种基于制动力矩分析的升降机失效预测方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
步骤一建立制动距离与制动力矩的相关性模型，获取以制动力矩为相关参数的制动距离阈值；
步骤二针对同类型升降机，收集制动距离退化的历史数据，并以历史数据为基础建立制动距离的退化模型；
步骤三测量目标升降机的实时制动距离，并将目标升降机的实时制动距离和制动距离阈值代入制动距离退化模型，获取升降机的剩余寿命。
2.根据权利要求1所述的升降机失效预测方法，其特征在于：在步骤一中，将升降机的制动过程分成两个阶段分别分析，
第一阶段中，钢丝绳与曳引轮同步减速运动，此阶段的制动距离阈值为
式中：jm为曳引轮的转动惯量；
ω1为曳引轮的转动速度；ω2为引导轮的转动速度；
m1为载物平台的质量；m2为配重的质量；
m3为钢丝绳的质量；v1为载物平台的速度；
v2为配重的速度；v3为钢丝绳的速度；
tbreak为制动力矩；r1为曳引轮的半径；
g为重力加速度；
第二阶段中，钢丝绳与曳引轮相对滑动阶段，此阶段对曳引轮和钢丝绳分别分析
以曳引轮为对象进行分析，制动距离阈值为
式中：v0为第一阶段向第二阶段过渡的临界速度，此时钢丝绳与曳引轮的速度相等；
fs为钢丝绳与曳引轮之间的滑动摩擦力；
以钢丝绳为对象进行分析，制动距离阈值为
以第一阶段和第二阶段的制动距离阈值之和作为升降机整体制动距离的阈值。
3.根据权利要求1所述的升降机失效预测方法，其特征在于：步骤二中，以伽马过程模型或维纳过程模型对制动距离退化过程进行描述，并获得制动距离的退化模型。
4.根据权利要求3所述的升降机失效预测方法，其特征在于：在步骤二中，采用bootstrap法实现样本量的扩展。
5.根据权利要求4所述的升降机失效预测方法，其特征在于：在步骤二中，利用极大似然估计方法获得模型的未知参数估计值。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的升降机失效预测方法，其特征在于：在步骤三中，在目标升降机运行状态下，采用紧急制动的形式测量实时制动距离。
技术总结