成果名称：	基于振动分析+人工智能的自动扶梯机械故障诊断与识别系统研制
登记日期：	2022-04-15
完成单位：	广东省特种设备检测研究院珠海检测院
完成人员：	彭晓军,梁敏健,戚政武,林晓明,林少杰,黄铮,王璐,杨宁祥,李继承,陈建勋
研究起止日期：	2020-02-01至2022-02-28
主要应用行业：	公共管理、社会保障和社会组织
高新技术领域：	先进制造
评价单位：	广东省特种设备检测研究院
评价日期：	2022-03-08
成果简介：	一、任务来源
本项目来源于广东省特种设备检测研究院下达的科技项目《基于振动分析+人工智能的自动扶梯机械故障诊断与识别系统研制 》（编号：2020JD-2-05）。
二、研究的主要内容
本项目针对自动扶梯故障诊断的现场检测目前存在检测效率低，成本高，隐患识别依赖人工判断，主观因素大、隐患发现率低，以及仪器装备智能化水平不足的问题，研究自动扶梯失效模式和隐患表现，并通过数据样本分析研究隐患特征提取方法，提出一种基于人工智能的自动扶梯隐患自动识别算法模型，该算法模型可通过分析自动扶梯关键部件的振动数据，提取整周期时域波形和分析频谱的故障特征参数，对自动扶梯是否存在隐患作出判断（诊断）。基于该检测算法研制出相关检测仪器，可实现自动扶梯数据采集、参数计算、特征提取、及隐患识别的自动化和智能化。
研究内容
如图1所示，基于振动分析+人工智能的自动扶梯机械故障诊断与识别系统研制项目包括以下三方面内容：基于关键点识别的自动扶梯故障特征研究（左）、基于深度学习状态识别的自动扶梯隐患识别智能算法（中）、基于人工智能的自动扶梯机械故障隐患识别系统开发(右)。
三、主要技术经济指标
提出具有人工智能的自动扶梯机械故障隐患识别算法，研制出相关仪器，实现自动扶梯振动数据曲线的的采集、参数计算、特征提取及隐患识别的自动化和智能化，可智能化识别自动扶梯滚轮磨损、轴承故障、齿轮裂纹，识别正确率达到80%以上。
四、研究成果
（1）系统装置：开发基于人工智能的自动扶梯机械故障识别装置；
（2）专利：申请发明专利1件，授权实用新型专利1件；
（3）论文：发表论文3篇；
（4）软著：获得软件著作权登记1件；
（5）报告：项目详细技术研究报告1份；