專利名稱：乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及對自動扶梯、移動步行道等乘客輸送機的異常進行診斷的異常診斷系統(tǒng)。
背景技術：
自動扶梯、移動步行道等乘客輸送機通過使環(huán)狀連接的多個踏板沿配置于桁架內(nèi)部的 導軌循環(huán)移動來輸送搭乘于踏板的乘客。這種乘客輸送機一旦發(fā)生故障，往往需要耗費較 多時間對其進行恢復，因此， 一且發(fā)生故障會對使用者造成很大的麻煩。因此，希望在發(fā) 生故障之前發(fā)生了任何異常的階段即能對該異常進行早期的發(fā)現(xiàn)，從而通過維修消除該異 常以避免故障。
在這樣的背景下，日本特開2007-8709號公報(專利文獻l)中提出了這樣一種方案 在循環(huán)移動的踏板中設置內(nèi)置有加速度傳感器或麥克風的診斷裝置，處理加速度傳感器或 麥克風所檢測到的信號求得統(tǒng)計特征量，并通過比較該統(tǒng)計特征暈和預先設定好的設定特 征量來判定乘客輸送機是否有異常。在該專利文獻l中所公開的技術中，由于能夠排除突 發(fā)的外部干擾等的影響判定乘客輸送機是否有異常，因此可實現(xiàn)乘客輸送機的診斷的自動 化。
但是，在前述專利文獻1中公開的技術中，其自動進行乘客輸送機是否有異常的判定， 但無法確定其產(chǎn)生的原因。因此，存在著以下問題在發(fā)現(xiàn)乘客輸送機異常的情況下，需 要維修人員到現(xiàn)場對乘客輸送機的狀態(tài)進行調查并確定異常原因，探明原因需要花費時 間，而且事先把握適合作業(yè)的人選、必要人員等并派遣維修人員到現(xiàn)場也是很困難的，這 些都對提高維護工作的效率造成了妨礙。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了解決上述現(xiàn)有技術中存在的問題，旨在提供一種不僅能夠自動判定乘客輸 送機有無異常并能自動推定其原因，并能實現(xiàn)維護工作效率大幅提高的乘客輸送機的異常 診斷系統(tǒng)。解決問題的手段
本發(fā)明涉及的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其包括收集乘客輸送機的運轉音的集音單 元；采用該集音單元收集的乘客輸送機的運轉音判定乘客輸送機是否發(fā)生異常的異常判定 單元；推定乘客輸送機所產(chǎn)生的異常的原因的原因推定單元。異常判定單元將不含有異常 音的正常時的乘客輸送機的運轉音的聲音數(shù)據(jù)作為基準數(shù)據(jù)予以保存，并基于所述集音單 元收集的乘客輸送機的運轉音的聲音數(shù)據(jù)和所述基準數(shù)據(jù)之間的差分來判定乘客輸送機 是否發(fā)生異常；又，原因推定單元保存有多個異常音頻率圖形，將所述集音單元收集的乘 客輸送機的運轉音的聲音數(shù)據(jù)和所述基準數(shù)據(jù)之間的差分的頻率分析結果和多個異常音 頻率圖形進行比較，來推定異常的原因，所述異常音頻率圖形按伴有異常音的各異常原因 表示出各種異常音的特征性的頻率成分。


圖1是顯示適用本發(fā)明的異常診斷系統(tǒng)的大致結構的示意圖。
圖2是顯示適用本發(fā)明的異常診斷系統(tǒng)的診斷裝置所實施的處理步驟的流程圖。
圖3是說明診斷裝置的運算部所實施的對是否有異常的判定處理的圖，其中圖3的(a)
是自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)的示意圖，圖3的(b)是從自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)中
抽取的異常音成分的輸出波形的示意圖。
圖4是說明診斷裝置的運算部所實施的對是否有異常的判定處理的圖，而且是顯示將
最大峰值與闞值進行比較的情況的圖。
圖5是說明診斷裝置的運算部所實施的對異常原因進行推定的圖。
圖6是說明診斷裝置的運算部所實施的對是否有異常的判定處理的其他實例的圖，而
且是顯示對自動扶梯的運轉音的聲音數(shù)據(jù)在每個固定的時間區(qū)分進行頻率分析的情形的圖。
圖7是說明診斷裝置的運算部所實施的對是否有異常的判定處理的其他實例的圖，而 且是顯示從自動扶梯運轉音的頻率特性中抽取異常音成分的頻率特性并將最大頻率峰值 與閾值進行比較的情形的圖。
具體實施例方式
下面，參照附圖對本發(fā)明的具體實施例進行詳細說明。另外，在以下實施例中，作為 乘客輸送機的一例，例舉有多個踏板跨越上下樓層傾斜移動的自動扶梯。但是很顯然，本發(fā)明也可以有效適用于以多個踏板連接并在水平方向移動的移動行走道為診斷對象的情 形。
圖1是顯示適用本發(fā)明的異常診斷系統(tǒng)的大致構成的示意圖。成為診斷對象的自動扶 梯，如圖1所示，由與上層部梁1和下層部梁2連接并架設在上下層之間的桁架3支持。 上層部梁1側的桁架3內(nèi)設置有自動扶梯的驅動裝置4和控制盤5。驅動裝置4通過控制 盤5控制，并通過驅動鏈6驅動驅動鏈輪7。又，在下層部梁2側的桁架3內(nèi)，設置有與 驅動鏈輪7成對的從動鏈輪8，在驅動鏈輪7和從動鏈輪8之間巻掛有踏板鏈9。而且， 其結構為多個踏板10連接于該踏板鏈9，通過利用驅動裝置4使得驅動鏈輪7旋轉，踏 板鏈9在驅動鏈輪7和從動鏈輪8之間周轉，多個踏板10沿著圖未示的導軌在上層側乘 降口和下層側乘降口之間循環(huán)移動。
又，在循環(huán)移動的踏板10的左右兩側立設有由覆蓋板(f 、乂年求一K) 11和欄桿面 板12構成的欄桿13，在欄桿12的外周安裝有扶手帶14。扶手帶14是搭乘于踏板10上 的乘客把持的扶手，該扶手帶14例如通過傳遞上述驅動裝置4的驅動力，與踏板10的移 動同步地在欄桿面板12的周圍循環(huán)轉動。
如上述那樣構成的自動扶梯，為了能夠進行本實施例的異常診斷系統(tǒng)的診斷，將循環(huán) 移動的多個踏板10中的至少某一個作為檢測踏板IOA。從而，在該檢測踏板10A的內(nèi)部 設置有一邊與檢測踏板10A —起循環(huán)移動一邊收集自動扶梯運轉音的移動集音裝置15。 又，在包含檢測踏板10A的多個踏板10的循環(huán)移動路徑的預定位置(基準位置)，設置有 在檢測踏板10A通過該基準位置的時刻輸出檢測信號的位置檢測裝置16，通過確認該位置 檢測裝置16的檢測信號的輸出時刻，能夠掌握內(nèi)置有移動集音裝置15的檢測踏板10A的 位置。
作為收集自動扶梯運轉音的集音裝置，除了使用設置于檢測踏板10A內(nèi)部的移動集音 裝置15之外，還可以根據(jù)需要使用設置在例如上層側和下層側的覆蓋板11的附近等的固 定集音裝置17、 18。這些固定集音裝置17、 18以固定的方式設置，并從定點收集自動扶 梯的運轉音。
又，在作為診斷對象的自動扶梯的設置現(xiàn)場，設置有具有數(shù)據(jù)收集部2K運算部22、 存儲部23和通信部24的診斷裝置20。進一步的，在遠離自動扶梯設置現(xiàn)場的遠程監(jiān)視中 心，設置有具有通信部31、存儲部32、異常通知部33的遠程監(jiān)視裝置30。本實施例的 異常診斷系統(tǒng)包括前述的移動集音裝置15、位置檢測裝置16、固定集音裝置17、 18和診斷裝置20和遠程監(jiān)視裝置30。
在診斷裝置20中，數(shù)據(jù)收集部21收集移動集音裝置15、固定集音裝置17、 18所收 集的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)和來自位置檢測裝置16的檢測信號。運算部22采用這些 收集到的數(shù)據(jù)進行運算處理，判定自動扶梯是否發(fā)生異常，在發(fā)生異常的情況下推定該異 常的發(fā)生原因。存儲部23將運算部22的處理結果作為診斷結果進行存儲。通信部24將 該診斷結果通過電通信線路傳送至監(jiān)視中心的遠程監(jiān)視裝置30。遠程監(jiān)視裝置30通過通 信部31接收經(jīng)由電通信線路的來自診斷裝置20的診斷結果，并將該診斷結果存儲在存儲 部32中，并由異常通知部33將診斷結果通知監(jiān)視中心的監(jiān)視人員。
又，在本實施例的異常診斷系統(tǒng)中，在成為診斷對象的自動扶梯的設置現(xiàn)場設置診斷 裝置20，在自動扶梯設置現(xiàn)場通過診斷裝置20進行異常診斷并將診斷結果發(fā)送到監(jiān)視中 心的遠程監(jiān)視裝置30,但是這是為了降低遠程監(jiān)視裝置30的處理負荷，在遠程監(jiān)視裝置 30所監(jiān)視的自動扶梯不多的情況，或者遠程監(jiān)視裝置30的數(shù)據(jù)處理能力非常高的情況下， 也可以僅在自動扶梯設置現(xiàn)場收集數(shù)據(jù)，由遠程監(jiān)視裝置30進行異常診斷。此時，也可 以將診斷裝置20的運算部22和存儲部23的功能設置在遠程監(jiān)視裝置30側。
接著，通過圖2至圖5對上述構成的本實施例的異常診斷系統(tǒng)的動作進行說明。圖2 主要是顯示診斷裝置20所實施的處理步驟的流程圖，圖3至圖5是說明診斷裝置20的運 算部22所進行的處理的圖。 '
在本實施例的異常診斷系統(tǒng)中，自動扶梯設置現(xiàn)場的診斷裝置20以一定周期例如每 天或者每周等進行自動扶梯的異常診斷，隨時將該診斷結果發(fā)送至監(jiān)視中心的遠程監(jiān)視裝 置30。
在進行異常診斷時，首先通過設置在檢測踏板10A內(nèi)部的移動集音裝置15或固定集 音裝置17、 18對踏板10繞移動循環(huán)經(jīng)路3 4周這一期間的自動扶梯的運轉音進行連續(xù) 集音(步驟S1)。移動集音裝置15或固定集音裝置17、 18所收集的自動扶梯的運轉音的 聲音數(shù)據(jù)通過診斷裝置20的數(shù)據(jù)收集部21收集并保存。此時，在檢測踏板10A通過基準 位置的時刻，來自位置檢測裝置16的檢測信號被輸入至數(shù)據(jù)收集部21。從而，數(shù)據(jù)收集 部21能夠將檢測信號被輸入之后到下一個檢測信號被輸入為止這段時間內(nèi)所收集到的聲 音數(shù)據(jù)作為一周的量的數(shù)據(jù)，將該一周的量的數(shù)據(jù)作為一個單位，來存儲自動扶梯運轉音 的聲音數(shù)據(jù)。
接著，診斷裝置20的運算部22采用數(shù)據(jù)收集部21所存儲的自動扶梯運轉音的聲音 數(shù)據(jù)進行自動扶梯的異常診斷。該運算部22的異常診斷通過以下方法進行。首先，運算部22從數(shù)據(jù)收集部21所保存的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)中去除正常音 成分，僅抽取異常音成分(步驟S2)。 B卩，在自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)中，包含有例如 驅動裝置4的減速機的運轉音等即使在自動扶梯正常運轉時也發(fā)生的大聲音，直接采用這 樣的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)來判度異常的有無是很困難的。因此，對安裝時或者維護 檢査后等自動扶梯沒有異常的狀態(tài)下的自動扶梯的運轉音進行集音，并將該聲音數(shù)據(jù)作為 基準數(shù)據(jù)保存，通過取得異常診斷時收集到的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)和基準數(shù)據(jù)之間 的差分，從中抽取出異常音成分。在本實施例中，相對于圖3的(a)所示的自動扶梯運轉 音的時序數(shù)據(jù)的輸出波形，考慮頻率特性，去除基準數(shù)據(jù)的成分，以抽取如圖3的(b) 所示的異常音成分的輸出波形。采用該方法，能夠根據(jù)異常音成分的輸出波形的峰值的大 小評價異常音的大小。又，如果播放被抽取的異常音成分的數(shù)據(jù)，也可在聽覺上容易地聽 出異常音成分。
接著，運算部22如圖4所示，從作為自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)和基準數(shù)據(jù)的差分 抽取的異常音成分的輸出波形中，抽取波形峰值的最大值(下面，稱為最大峰值P1)，并 判定該最大峰值P1是否超出預先設定的規(guī)定的閾值Shl (步驟S3)。在最大峰值P1超出 閾值Shl的情況下，判斷自動扶梯發(fā)生異常，并轉入推定該異常的原因的處理(步驟S4)。 此處，就推定自動扶梯所發(fā)生異常的原因的處理進行具體說明。 作為由自動扶梯的異常產(chǎn)生的異常音，例如有踏板IO與位于踏板IO側面的側板的接 觸音、踏板10通過導軌上的垃圾等異物時的聲音、踏板10與乘降口的接觸音、踏板10 通過驅動鏈輪7或從動鏈輪8反轉時的干涉所產(chǎn)生的聲音、前后鄰接的踏板10之間的接 觸音、以及欄桿13所發(fā)出的聲音等各種各樣的異常音。由于這些異常音其顯現(xiàn)聲音特征 的頻率帶各不相同，因此可以根據(jù)成為特征的頻率范圍來推定該異常音的種類，即可推定 發(fā)生異常音的異常的原因。因此，對于每種伴有這些異常音發(fā)生的異常的原因，預先作成 并保存例如表示成為各異常音的特征的頻率范圍的加權函數(shù)等表示各種異常音的頻率成 分的特征的多個異常音頻率數(shù)圖形。接著，對從自動扶梯運轉音中抽取的異常音成分的最 大峰值P1附近的數(shù)據(jù)進行頻率分析，如圖5所示，對最大峰值P1附近的頻率數(shù)分析的結 果與所保存的各種異常原因的異常音頻率數(shù)圖形的相互關系進行評價，選定最相關異常音
頻率圖形，并將與該異常音頻率圖形相對應的異常原因推定為自動扶梯發(fā)生異常的原因。
通過運算部22的上述處理檢測自動扶梯的異常，并推定該異常的原因后，將該異常 發(fā)生的事實以及該異常原因的推定結果作為診斷結果存儲在存儲部23中(步驟S9)。又， 該診斷結果從通信部24通過電通信線路發(fā)送到監(jiān)視中心的遠程監(jiān)視裝置30 (步驟SIO)。從診斷裝置20發(fā)送到遠程監(jiān)視裝置30的診斷結果通過遠程監(jiān)視裝置30的通信部31 接收，并存儲在存儲部32中。又，遠程監(jiān)視裝置30的異常通知部33通過顯示器的顯示 或者聲音輸出等將來自診斷裝置20的診斷結果通知給監(jiān)視中心的監(jiān)視人員。這樣，監(jiān)視 中心的監(jiān)視人員能夠了解作為監(jiān)視對象的自動扶梯發(fā)生異常的事實和該異常的原因，從而 能夠據(jù)此決定最合適的維護作業(yè)員或必要的人員等來實施高效的維護作業(yè)。
另外，在移動集音裝置15、固定集音裝置17、 18所收集的自動扶梯運轉音的聲音數(shù) 據(jù)中，由于收集自動扶梯運轉音時刻的不同，有時可能含有例如乘客的腳步聲或環(huán)境聲音 等不是由自動扶梯的運轉造成的外部雜音。因此，為了高精度地進行自動扶梯的異常診斷， 希望能夠區(qū)別自動扶梯的運轉造成的本身的運轉音和外部雜音，不把外部雜音判定為異常 音。這里，在本實施例中，如上所述，將檢測踏板10A通過基準位置后繞循環(huán)移動經(jīng)路一 周再度回到基準位置為止這一期間所收集到的一周的量的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)作 為一個單位，多個單位的量的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)收集部21。然后，運 算部22對于多個單位的量的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)分別進行下列動作在檢測踏板 10A經(jīng)過循環(huán)移動經(jīng)路的同一位置時的數(shù)據(jù)部分共同地出現(xiàn)異常音成分的情況下，將該異 常音成分判斷為自動扶梯的運轉所帶來的并抽取該異常音部分，而其他單獨出現(xiàn)的異常音 成分則判斷為外來雜音，并僅以自動扶梯的運轉所帶來的異常音成分為對象進行有無異常 的判定。
又，即使在判斷為自動扶梯運轉所帶來的異常音成分出現(xiàn)而抽取的數(shù)據(jù)部分中，其異 常音成分中也可能混有外來雜音的影響。因此，運算部22通過對從多個單位的量的聲音 數(shù)據(jù)中分別抽取的相同位置上的數(shù)據(jù)部分進行平均化處理，以抑制外來雜音的影響。例如， 在從多個單位的量的聲音數(shù)據(jù)分別抽取的數(shù)據(jù)部分中出現(xiàn)如圖4所示的最大峰值Pl時， 將該最大峰值Pl進行平均化，并將其平均值與閾值Shl進行比較，以判定異常的有無。 從而，在已判定為有異常的情況下，對從多個單位的量的聲音數(shù)據(jù)中分別抽取的數(shù)據(jù)部分 進行頻率分析，釆用該頻率分析結果的能譜平均值進行異常原因的推定即可。
接著，對在上述步驟S3的判定中判定為最大峰值Pl在Shl以下時的處理進行說明。 在最大峰值Pl在閎值Shl以下的情況下，運算部22判定為當前自動扶梯沒有發(fā)生異 常，并通過與過去的數(shù)據(jù)進行比較分析異常音成分的變化(步驟S5)。即，存儲部23中存 儲有過去的異常診斷中判定為沒有異常時的異常音成分的輸出波形，運算部22比較本次 異常診斷所用的異常音成分的輸出波形和過去的異常診斷時所用的異常音成分的輸出波 形，以分析含有最大峰值Pl的多個波形峰值的變化。然后，判定在本次的異常診斷中所用的異常音成分的輸出波形中是否存在與過去的輸出波形相比有在增加的波形峰值(步驟
S6)。其結果，如果沒有在增加的波形峰值，將本次的異常診斷所用的異常音成分的輸出 波形存儲在存儲部23 (步驟S9)，并將自動扶梯沒有異常發(fā)生這一診斷結果從通信部24 通過電通信線路發(fā)送到監(jiān)視中心的遠程監(jiān)視裝置30 (步驟SIO)。
另一方面，在步驟S6的判定結果是有在增加的波形峰值的情況下，運算部22根據(jù)該 增加率進行預測波形峰值超越閾值Shl的時期，即達到異常的時期的處理(步驟S7)。之 后，運算部22對增加的波形峰值附近的數(shù)據(jù)進行頻率分析，通過與前述相同的方法，對 被預測到將來發(fā)生的異常的原因進行推定(步驟S8)。
通過運算部22的上述處理預測自動扶梯發(fā)生異常的時期，并推定發(fā)生該異常的原因， 異常發(fā)生的時期和該異常原因的推定結果作為診斷結果存儲在存儲部23 (步驟S9)。又， 該診斷結果通過電通信線路從通信部24發(fā)送到監(jiān)視中心的遠程監(jiān)視裝置30 (步驟SIO)。
從診斷裝置20發(fā)送到遠程監(jiān)視裝置30的診斷結果通過遠程監(jiān)視裝置的通信部31接 收，并存儲在存儲部32中。又，遠程監(jiān)視裝置30的異常通知部33通過顯示器的顯示或 聲音輸出等將來自診斷裝置20的診斷結果通知給監(jiān)視中心的監(jiān)視人員。這樣，監(jiān)視中心 的監(jiān)視人員能夠了解作為監(jiān)視對象的自動扶梯有異常征兆、達到異常的時期以及異常原因 等，并能夠據(jù)此決定進行維護作業(yè)的時期、最合適的維護作業(yè)員或必要的人員，由此能實 施高效的維護作業(yè)。又，如果達到異常的時期比預先確定的下次維護檢測時期早的話，那 么可促使維護作業(yè)員在下次維護檢測時對可疑的地方進行檢測，進一步的，如果有異常發(fā) 生時所需要的部件等，可事先準備好該部件。
如上舉例詳細說明的那樣，采用本實施例的異常診斷系統(tǒng)，由于可通過診斷裝置20 的運算部22的處理，判定自動扶梯有無異常并推定異常原因，因此可在早期檢測出異常 并力求迅速的應對，而且還能事先掌握異常原因并尋求與之相應的應對，能大幅度地提高 維護作業(yè)的效率。
又，根據(jù)本實施例的異常診斷系統(tǒng)，在診斷裝置20的運算部22判定有無異常的情況 下，僅從自動扶梯運轉音中抽取異常音成分，并通過判定該異常音成分的輸出波形的最大 峰值Pl是否超過規(guī)定的閾值Shl來進行有無異常的判定，因此能夠簡便且高精度地進行 有無異常的判定。
又，根據(jù)本實施例的異常診斷系統(tǒng)，通過診斷裝置20的運算部22的處理，在當前自 動扶梯沒有發(fā)生異常但是有將來達到異常的征兆的情況下，由于能夠捕獲該征兆并預測達 到異常的時期，因此可將該結果反應在維護作業(yè)的作業(yè)計劃中，可實施更加高效的維護作業(yè)。
又，根據(jù)本實施例的異常診斷系統(tǒng)，診斷裝置20的運算部22進行有無異常的判定的 情況下，由于在多周的量的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)中抽取在同一地點發(fā)生的異常音成 分，并以此為對象判定有無異常，因此可排除突發(fā)的外來雜音的影響，以進行高精度的有 無異常的判定。進一步的，將分別從多周的量的數(shù)據(jù)中抽取的異常音成分的數(shù)據(jù)平均化， 判定是否有異常并推定異常原因，由此，可更有效地除去外來雜音的影響，并實現(xiàn)非常高 精度的異常診斷。
接著，對本發(fā)明的第二實施例進行說明。本實施例中，是診斷裝置20的運算部22所 進行的有無異常的判定處理的變形例。又，本實施例的異常診斷系統(tǒng)的構成和有無異常的 判定之外的其他的處理的內(nèi)容與上述第一實施例的相同，因此，下面省略與第一實施例重 復的說明，僅對本實施例特有的有無異常的判定處理進行具體說明。
圖6和圖7是說明在本實施例的異常診斷系統(tǒng)中診斷裝置20的運算部22所實施的有 無異常的判定處理的概要的圖。
本實施例中，診斷裝置20的運算部22判定異常有無時，首先如圖6所示，以規(guī)定的 時間區(qū)分Tn, Tn+1， Tn+2……對數(shù)據(jù)收集部21中保存的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)進 行頻率分析，分別求得時間區(qū)分Tn， Tn+1， Tn+2……的頻率特性。又，對預先存儲的 基準數(shù)據(jù)(正常時的聲音數(shù)據(jù))也事先進行同樣的頻率分析并求得其頻率特征。
接著，如圖7所示，抽取自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)的頻率分析結果和基準數(shù)據(jù)的頻 率分析結果的差分。具體來說，從自動扶梯運轉音的頻率成分能譜的值單純地減去基準數(shù) 據(jù)(沒有異常音發(fā)生時的通常聲音)的能譜的值，僅抽取異常音成分的頻率特征。接著， 從該異常音成分的頻率特征中抽取能譜的峰值最大值(以下，稱為最大頻率峰值P2)，通 過判斷該最大頻率峰值P2是否超過預先設定的規(guī)定的閾值Sh2，來判定自動扶梯是否有異 常發(fā)生。
診斷裝置20的運算部22在最大頻率峰值P2超過閾值Ph2的時候判定為自動扶梯發(fā) 生異常，并通過與第一實施例說明的方法同樣的方法推定異常的原因。另一方面，如果最 大頻率峰值P2在閾值Ph2以下，則采用與第一實施例中說明的方法相同的方法來分析異 常音成分的變化，進行達到異常的時期的預測等的處理。然后，將該診斷結果通知給監(jiān)視 中心的遠程監(jiān)視裝置30。
如上所述，根據(jù)本實施例的異常診斷系統(tǒng)，在診斷裝置20的運算部22進行有無異常的判定時，求得自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)的頻率分析結果和基準數(shù)據(jù)的頻率分析結果的 差分，并僅抽取異常音成分的頻率特征，通過判定異常音成分的頻率特征的最大頻率峰值 P2是否超過閾值Sh2來判定是否有異常，從而可以簡便且高精確地進行有無異常的判定。 又，以上說明的第一和第二實施例是例示了本發(fā)明的適用例，其并不是以上述各實施 例說明的內(nèi)容來限定本發(fā)明的技術范圍。即，本發(fā)明的技術范圍不限于以上各實施例中所 揭示的具體的技術事項，同時也包括從這些揭示中容易導出的各種變形、變更和替代技術 等。
權利要求
1.一種乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，該乘客輸送機使得環(huán)狀連接的多個踏板循環(huán)移動來搬送搭乘在踏板上的乘客，其特征在于，該異常診斷系統(tǒng)包括收集乘客輸送機的運轉音的集音單元；異常判定單元，該異常判定單元將不含有異常音的正常時的乘客輸送機的運轉音的聲音數(shù)據(jù)作為基準數(shù)據(jù)予以保存，并基于所述集音單元收集的乘客輸送機的運轉音的聲音數(shù)據(jù)和所述基準數(shù)據(jù)之間的差分來判定乘客輸送機是否發(fā)生異常；原因推定單元，該原因推定單元保存有多個異常音頻率圖形，將所述集音單元收集的乘客輸送機的運轉音的聲音數(shù)據(jù)和所述基準數(shù)據(jù)之間的差分的頻率分析結果和所述多個異常音頻率圖形進行比較，來推定異常的原因，所述異常音頻率圖形按伴有異常音的各異常原因表示出各種異常音的特征性的頻率成分。
2. 如權利要求1所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述異常判定單 元抽取所述差分，通過判定抽取的差分的峰值是否超過規(guī)定的閾值來判定是否有異常發(fā) 生。
3. 如權利要求1所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述異常判定單 元將對所述聲音數(shù)據(jù)和所述基準數(shù)據(jù)進行頻率分析后的各結果的差分作為所述差分抽取， 并通過判定抽取的差分的峰值是否超過規(guī)定的閾值來判定是否有異常發(fā)生。
4. 如權利要求2所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述異常判定單 元在所述差分的峰值在規(guī)定的閾值以下且比過去抽取的差分的峰值大的情況下，根據(jù)所述 差分的峰值的增加率預測所述差分的峰值超過所述閾值的時期。
5. 如權利要求3所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述異常判定單 元在所述差分的峰值在規(guī)定的閾值以下且比過去抽取的差分的峰值大的情況下，根據(jù)所述 差分的峰值的增加率預測所述差分的峰值超過所述閾值的時期。
6. 如權利要求1所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述集音單元設 置在所述多個踏板中的至少一個上，以便所述集音單元與所述踏板一起循環(huán)移動并收集乘客輸送機的運轉音。
7. 如權利要求6所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，還具有檢測設置 有所述集音單元的踏板的位置的位置檢測單元。
8. 如權利要求7所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，將設置有所述集 音單元的踏板周轉一周的期間內(nèi)所述集音單元所收集的乘客輸送機運轉音的聲音數(shù)據(jù)作 為一個單位，所述集音單元收集多個單位的量的乘客輸送機的運轉音；所述異常判定單元，當所述集音單元收集的多個單位的量的乘客輸送機的運轉音的聲 音數(shù)據(jù)在所述踏板的循環(huán)移動經(jīng)路的同一位置分別相對于所述基準數(shù)據(jù)具有差分的時候， 抽取與該位置對應的數(shù)據(jù)部分，并以抽取的數(shù)據(jù)部分為對象判定有無異常發(fā)生。
9. 如權利要求8所述的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述異常判定單 元從多個單位的量的乘客輸送機的運轉音的聲音數(shù)據(jù)抽取所述數(shù)據(jù)部分的同時，對抽取的數(shù)據(jù)部分進行平均化，來判定有無異常發(fā)生。
全文摘要
本發(fā)明提供的乘客輸送機的異常診斷系統(tǒng)中，移動集音裝置(15)、固定集音裝置(17，18)等收集自動扶梯的運轉音，并保存在診斷裝置(20)的數(shù)據(jù)收集部(21)。診斷裝置(20)的運算部(22)通過運算保存在數(shù)據(jù)收集部(21)的自動扶梯運轉音的聲音數(shù)據(jù)和基準數(shù)據(jù)的差分，僅抽取自動扶梯運轉音的異常音成分。進一步的，運算部(22)通過判定異常音成分的輸出波形的最大峰值P是否超出規(guī)定的閾值Sh1，來判定有無異常。進一步的，在判定為有異常的情況下，運算部(22)對異常成分的最大峰值附近的數(shù)據(jù)的頻率分析結果和對應各種異常原因預先求得的異常音頻率圖形的相互關系進行評價，并根據(jù)該評價結果推定異常的原因。
文檔編號B66B29/00GK101624159SQ20091015972
公開日2010年1月13日 申請日期2009年7月10日 優(yōu)先權日2008年7月10日
發(fā)明者櫻井正樹, 武田泰明, 首藤正志 申請人:東芝電梯株式會社