论神经网络技术在电梯故障诊断中的应用

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　　【摘要】在本文的阐述中，以现阶段我国电梯运行原理为基础，围绕着电梯运行出现的常见故障，将神经网络技术运用其中，从而说明如何将神经网络技术应用在电梯故障诊断中，以便提高电梯故障维修的效率。
　　【关键词】神经网络技术 电梯故障 计算机
　　
　　随着计算机技术的不断发展，无论是我国乃至世界上的所有行业都离不开计算机技术，而神经网络正是计算机技术的升级和拓展。所谓神经网络技术无非就是以计算机技术为依托，有效的模拟人脑结构，对出现的问题进行分析和处理。将电梯故障与神经网络技术结合起来，能够更为准确的判断电梯故障产生的原因，并提出有效的解决办法。
　　一、神经网络的技术介绍
　　1.神经网络技术的起源
　　提及神经网络技术，最早可以追溯到二十世纪四十年代，在那时，科学家们开始对神经网络技术进行研究，随着时间的推移和技术的成熟，在1957年的时候Rosenblatt首先设计出了感知器，Rosenblatt是将神经网络技术与现代工业、工程相结合的先例。于我国而言，1989年10月是神经网络技术的一个转折点，其在北京召开的非正式神经网络会议标志着我国神经网络技术的正式应用。在现代社会，神经网络技术已经广泛的应用到了地震探测，声音识别，故障分析等等领域，成为了一种不容忽视的计算机技术。
　　2.神经网络技术的特点
　　从整体而言，神经网络技术主要有以下几个方面的特点，第一，神经网络技术具有一定的学习能力，它能够有效的模仿人脑的学习能力对所出现的问题进行分析和辨别。第二，神经网络技术具有并行性的特点。它对有包含的各种神经元可以独立的处理问题，分析信息。第三，神经网络技术具有分布式的特点。神经网络技术可以将各种信息分布于各个神经元中，并通过各个神经元对信息的处理得出综合的结论。第四，非线性特征。在输入和输出空间的非线性映射中神经网络可以有效的进行映射，并对这种非线性关系进行模拟。
　　二、常见的电梯故障
　　安全回路和门锁回路是常见的电梯故障。于安全回路而言，关联到安全回路的开关主要有机房、井道、地坑、轿内、轿顶等，当这些开关出现问题的时候会直接导致电梯出现故障，造成电梯停止。我们在判断电梯故障是否为安全回路的时候可以根据电梯停止状态下信号无法进行登记，同时快慢车不能正常运行，此时，可以判断为安全回路故障。
　　于门锁回路故障而言，门锁继电器的状态是判断电梯是否为门锁回路的重要标准，如果电梯出现故障的同时我们观察门锁继电器的状态是释放状态，则我们可以直接判断门锁回路，并根据门锁回路进行维修判断。
　　三、神经网技术在电梯故障诊断中的具体应用
　　在神经网络技术的应用拓展过程中，可以将其运用到电梯故障的判断中来，判断是否为安全回路故障或者是门锁回路故障，并根据神经网络技术所反映的问题对电梯故障进行排查和维修。神经网络技术在电梯故障中的诊断可以从电梯故障出现的形式着手进行分析。
　　1.充分利用神经网络技术的学习性特点
　　电梯出现的故障种类很多，表现形式也不单一，比如说我们常见的电梯门不闭合，安全触板失灵，电梯下坠等现象都是电梯运行过程中出现的常见故障，在这些故障的分析中我们可以充分的利用神经网络技术的学习性特点。神经网络技术凭借学习性的特点从电梯现有的故障中进行抽样和分心，并总结出电梯出现故障的主要问题存在。这样不仅能够很快的判断电梯的故障，还能综合性的进行维修。
　　2.充分利用神经网络技术的并行性特点
　　在电梯运行的过程中突然出现故障是常有的事情，我们在乘坐的电梯的时候几乎都经历过电梯故障，甚至有些电梯会出现电梯卡在两个楼层之间上下无法运行，或者是出现电梯门突然无法打开，这种情况如果电梯内乘坐人员较多便会造成人员缺氧甚至危及到乘坐人员的生命安全。快速、准确的对故障进行判断和维修是最为重要的。此时，利用神经网络技术的并行性特点，将人脑对信息处理的独立性应用到此处，对产生故障的信号分别进行输入和输出，及时准确的判断电梯故障。神经网络技术的这种并行性特点对突发性的电梯故障分析十分有效。
　　3.充分利用神经网络技术的分布式特点
　　根据现象分析本质，从电梯故障出现的表象为介入点，对电梯故障进行分析，进而迅速的解决故障。在传统的电梯故障分析中，如果有一个环节的电梯故障找不到原因便无法进行下一步的分析，尤其是一些年限较长的老式电梯，一旦出现故障，故障排除工作难上加难。比如说我们常见的门联锁故障。当出现门联锁故障的时候我们大多数以机房出现的故障代码为准进行故障排查，可是还存在着一种情况就是如果门联锁故障出现在电梯层数较高的楼层中，出现在第五层和第十层，在分析的时候就会遇到不同的困难，需要对电梯故障代码逐层进行排除和确认。那么如果利用神经网络技术的分布式特点，将神经网络技术应用于门联锁故障中则可以很快的排出障碍。神经网络技术将各种信息代码进行综合的分析，得出一个综合的结论，个别的错误代码并不会对整体结果造成太大的影响。
　　4.充分利用神经网络技术的非线性特点
　　非线性特点是神经网络技术应用到各种工程的重要依托，对于非线性特点而言，其应用范围十分广泛。通过空間输入和输出的非线性映射可以很快的分析问题。对于电梯的故常排除而言，非线性也可以有效的排除故障。比如说在电梯出现任何故障的时候，神经网络技术可以对故障的输入和输出进行模拟，形成故障的虚拟化模型，这种模型的出现可以为电梯维修技术人员提供很好的依据，加速电梯的维修。
　　总结：
　　可见，将神经网络技术应用到电梯故障的诊断中可以有效的分析故障，解决问题。随着计算机技术的发展，神经网络技术的不断完善和拓展，神经网络技术必然会应用到各个领域中来，成为人们生活、生产不可或缺的技术。以神经网络技术为技术依托，结合目前电梯故障的各种问题，不断的进行深入研究，二者的结合必然为未来的电梯故障排除和电梯故障维修提供更多的便利。
　　参考文献：
　　[1]电梯维修保养常见问题及解决措施分析.《科学与财富》，2015.
　　[2]崔桐.电梯电气控制系统故障诊断分析与维修.《环球市场》，2017.
　　[3]韩宁.神经网络技术在电梯故障诊断中的应用.《大东方》，2015年第9期.
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