自动扶梯的故障预警方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本公开涉及检测，特别涉及一种自动扶梯的故障预警方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、目前针对自动扶梯的故障检测，主要采用振动传感器接触式监测驱动电机、主减速器、梯级链轮等转动零件，采集设备运行过程中的振动信号。通过实时获取的振动信号，对振动幅值、频率等关键参数进行判断，以识别转动零件是否存在磨损、松动、失衡等设备故障问题。然而振动传感器是接触式监测的传感器，对于梯级、梳齿板、桁架、扶手带、扶手带驱动链轮、主驱动链轮等易劣化薄弱部位无法设置接触式监测的传感器，无法监测这些零件的状态，存在监测盲区，导致检测自动扶梯的故障准确度低。

技术实现思路

1、本公开提供一种自动扶梯的故障预警方法、装置、计算机设备及存储介质，能够提升故障检测的准确度。本公开的技术方案如下：

2、根据本公开实施例的一方面，提供了一种自动扶梯的故障预警方法，包括：

3、获取自动扶梯中多个零件的状态数据，所述状态数据包括在零件上所采集的振动数据和在所述自动扶梯所在物理空间不同位置所采集的声音数据；

4、基于所述振动数据和所述自动扶梯在历史时间段内的振动数据，对所述自动扶梯进行第一检测，所述第一检测用于检测所述自动扶梯的振动情况是否偏离正常振动规律；

5、基于所述声音数据和所述自动扶梯在历史时间段内的声音数据，对所述自动扶梯进行第二检测，所述第二检测用于检测所述自动扶梯的声音情况是否偏离正常声音规律；

6、若所述第一检测的结果和所述第二检测的结果中至少一个结果指示所述自动扶梯可能出现故障，输出故障预警。

7、根据本公开实施例的一方面，提供了一种自动扶梯的故障预警装置，包括：

8、获取模块，被配置为获取自动扶梯中多个零件的状态数据，所述状态数据包括在零件上所采集的振动数据和在所述自动扶梯所在物理空间不同位置所采集的声音数据；

9、第一检测模块，被配置为基于所述振动数据和所述自动扶梯在历史时间段内的振动数据，对所述自动扶梯进行第一检测，所述第一检测用于检测所述自动扶梯的振动情况是否偏离正常振动规律；

10、第二检测模块，被配置为基于所述声音数据和所述自动扶梯在历史时间段内的声音数据，对所述自动扶梯进行第二检测，所述第二检测用于检测所述自动扶梯的声音情况是否偏离正常声音规律；

11、输出模块，被配置为若所述第一检测的结果和所述第二检测的结果中至少一个结果指示所述自动扶梯可能出现故障，输出故障预警。

12、根据本公开实施例的另一方面，提供一种计算机设备，该计算机设备包括：

13、一个或多个处理器；

14、用于存储该处理器可执行程序代码的存储器；

15、其中，该处理器被配置为执行该程序代码，以实现上述自动扶梯的故障预警方法。

16、根据本公开实施例的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，当该计算机可读存储介质中的程序代码由计算机设备的处理器执行时，使得计算机设备能够执行上述自动扶梯的故障预警方法。

17、根据本公开实施例的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述自动扶梯的故障预警方法。

18、本公开实施例提供的技术方案，获取自动扶梯中多个零件的振动数据和声音数据，不仅通过振动数据和历史振动数据识别振动数据的变化趋势，检测自动扶梯是否偏离正常振动规律，还可以通过声音数据和历史声音数据识别声音数据的变化趋势，检测自动扶梯是否偏离正常声音规律，在检测结果指示自动扶梯可能故障的情况下输出故障预警，克服了由于自动扶梯中部分零件无法部署接触式振动传感器而导致无法检测部分零件的问题，克服了单一接触式振动监测的局限性，通过声音数据实现全面监测自动扶梯，消除监测盲区，避免漏报，提高了故障检测的准确性。

19、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

1.一种自动扶梯的故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述振动数据和所述自动扶梯在历史时间段内的振动数据，对所述自动扶梯进行第一检测包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述声音数据和所述自动扶梯在历史时间段内的声音数据，对所述自动扶梯进行第二检测包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述第一检测的结果和所述第二检测的结果中至少一个结果指示所述自动扶梯可能出现故障，输出故障预警包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若任一第一位置的频谱分散信息、冲击能量信息和共振能量信息中最大值超出第一预警阈值，输出故障预警包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对于任一第二位置，若包络变化率信息超出第二预警阈值、包络加速度信息超出第三预警阈值、谐波信息超出第四预警阈值、故障频带能量信息超出第五预警阈值中至少两项成立，输出故障预警包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的声音特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的轴承故障条件包括：

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的声音特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的转子不平衡条件包括：

12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的声音特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的转子扫膛条件包括：

14.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的声音特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的气隙不均条件包括：

16.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的声音特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的定子绝缘条件包括：

18.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的振动特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的轴承故障条件包括：

20.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的振动特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的转子不平衡条件包括：

22.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

23.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述基于电动机的振动特征，检测所述电动机是否满足所述电动机的转子扫膛条件包括：

24.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

25.根据权利要求24所述的方法，其特征在于，所述基于减速机的声音特征，检测所述减速机是否满足所述减速机的齿轮磨损条件包括：

26.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

27.根据权利要求26所述的方法，其特征在于，所述基于减速机的声音特征，检测所述减速机是否满足所述减速机的轴承故障条件包括：

28.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

29.根据权利要求28所述的方法，其特征在于，所述基于减速机的声音特征，检测所述减速机是否满足所述减速机的蜗轮蜗杆磨损条件包括：

30.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

31.根据权利要求30所述的方法，其特征在于，所述基于减速机的振动特征，检测所述减速机是否满足所述减速机的齿轮磨损条件包括：

32.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

33.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，所述基于减速机的振动特征，检测所述减速机是否满足所述减速机的轴承故障条件包括：

34.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

35.根据权利要求34所述的方法，其特征在于，所述基于减速机的振动特征，检测所述减速机是否满足所述减速机的蜗轮蜗杆磨损条件包括：

36.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

37.根据权利要求36所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标零件的目标故障类型的声音权重、振动权重、声音置信度以及振动置信度，通过加权求和，得到所述目标零件的目标故障类型的置信度包括：

38.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

39.根据权利要求38所述的方法，其特征在于，所述基于驱动底座的振动特征，检测所述驱动底座是否满足所述驱动底座的松动弱约束条件包括：

40.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从振动数据中提取的振动特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

41.根据权利要求40所述的方法，其特征在于，所述基于驱动底座的振动特征，检测所述驱动底座是否满足所述驱动底座的局部松动冲击条件包括：

42.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征还包括从视觉数据中提取的视觉特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

43.根据权利要求42所述的方法，其特征在于，所述基于驱动底座的视觉特征，检测所述驱动底座是否满足所述驱动底座的底座偏移条件包括：

44.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征还包括从视觉数据中提取的视觉特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

45.根据权利要求44所述的方法，其特征在于，所述基于驱动底座的视觉特征，检测所述驱动底座是否满足所述驱动底座的间隙超标条件包括：

46.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

47.根据权利要求46所述的方法，其特征在于，所述基于梯级的声音特征，检测所述梯级是否满足所述梯级的冲击跳动条件包括：

48.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

49.根据权利要求48所述的方法，其特征在于，所述基于梯级的声音特征，检测所述梯级是否满足所述梯级的梯级蹭裙板故障条件包括：

50.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

51.根据权利要求50所述的方法，其特征在于，所述基于梳齿板的声音特征，检测所述梳齿板是否满足所述梳齿板的啮合冲击条件包括：

52.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

53.根据权利要求52所述的方法，其特征在于，所述基于梳齿板的声音特征，检测所述梳齿板是否满足所述梳齿板的异物卡滞条件包括：

54.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

55.根据权利要求54所述的方法，其特征在于，所述基于桁架的声音特征，检测所述桁架是否满足所述桁架的桁架共振条件包括：

56.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

57.根据权利要求56所述的方法，其特征在于，所述基于桁架的声音特征，检测所述桁架是否满足所述桁架的桁架变形条件包括：

58.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

59.根据权利要求58所述的方法，其特征在于，所述基于桁架的声音特征，检测所述桁架是否满足所述桁架的桁架松动条件包括：

60.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

61.根据权利要求60所述的方法，其特征在于，所述基于目标链轮的声音特征，检测所述目标链轮是否满足所述目标链轮的轴承故障条件包括：

62.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征包括从声音数据中提取的声音特征，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

63.根据权利要求62所述的方法，其特征在于，所述基于目标链轮的声音特征，检测所述目标链轮是否满足所述目标链轮的链轮故障条件包括：

64.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述状态特征还包括温度值，所述基于各个零件的状态特征与所述各个零件各自的候选故障类型条件，确定目标零件以及所述目标零件所存在的故障类型包括：

65.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

66.根据权利要求65所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标零件的预警时段的状态特征、诊断时段的状态特征、所述历史时间段内的状态特征，确定所述目标零件的健康评分包括：

67.根据权利要求65所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标零件的预警时段的状态特征、诊断时段的状态特征、所述历史时间段内的状态特征，确定所述目标零件的健康评分包括：

68.根据权利要求65所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标零件的预警时段的状态特征、诊断时段的状态特征、所述历史时间段内的状态特征，确定所述目标零件的健康评分包括：

69.根据权利要求65所述的方法，其特征在于，所述状态特征还包括温度值，所述基于所述目标零件的预警时段的状态特征、诊断时段的状态特征、所述历史时间段内的状态特征，确定所述目标零件的健康评分包括：

70.根据权利要求65所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

71.根据权利要求65所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

72.一种自动扶梯的故障预警装置，其特征在于，包括：

73.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

74.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由计算机设备的处理器执行时，使得所述计算机设备能够执行如权利要求1至71任一项所述的自动扶梯的故障预警方法。

75.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至71任一项所述的自动扶梯的故障预警方法。