Resumen

Se diagnosticaron varias averías comunes de ascensores con una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LS-SVM). Después de adquirir las señales de vibración de varias funciones del ascensor, se extrajeron sus características energéticas e indicadores de dominio temporal mediante el análisis teórico del paquete de ondículas óptimo, con el fin de construir un vector de características de averías para identificar las causas de las averías como entrada de LS-SVM. Mientras tanto, los parámetros del LS-SVM se optimizaron mediante validación cruzada de K-fold (K-CV). Tras diagnosticar la desviación del raíl guía del ascensor, la forma desviada de la zapata guía, el funcionamiento anómalo del tractor, la ranura errónea del cable de la polea de tracción, la rueda guía desviada y la tensión del cable metálico, los resultados sugirieron que el LS-SVM basado en la optimización K-CV era uno de los métodos eficaces para diagnosticar las averías del ascensor.

• Materias:Ingeniería electrónica Comunicaciones Ópticas Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Optical communications Wireless Networks Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:svm, varias averías comunes en ascensores, máquina de vectores de apoyo de mínimos cuadrados, raíl guía de ascensores, ranura de cuerda errónea, validación cruzada de pliegues, paquete de ondículas óptimo, indicadores del dominio del tiempo, varias funciones de ascensores, averías
• Keywords:svm, several common elevator malfunctions, least square support vector machine, elevator guide rail, erroneous rope groove, fold cross validation, optimal wavelet packet, time domain indicators, various elevator functions, malfunctions