预测乘客移动系统的劣化的方法与流程

包装,储藏,运输设备的制造及其应用技术1.本发明涉及预测乘客移动系统的组成部分的劣化的方法以及所述方法在乘客移动系统中的用途。背景技术：2.包括自动扶梯、移动步道和电梯的乘客移动系统在其寿命期间由于各种原因而在不同时间停止。一旦登记到“停止”信号，例如自动扶梯或移动步道或电梯轿厢的移动面板在停止之前首先经历速度降低。在该停止过程期间，移动部件之间发生振动和摩擦。在移动系统寿命开始时，“停止”命令可以在短时间内受到影响，相应的停止距离覆盖的距离最短。该距离通常以毫米(mm)为单位测量。然而，随着时间的推移，由于移动系统上的日常“耗损”，这种停止距离逐渐增加并且继续增加，直到达到危及安全的点。类似地，扶手系统经历振动和摩擦，这可能导致扶手每天耗损。3.所有移动系统包括控制单元，该控制单元配置为在一个或多个组成部分的操作不再符合安全要求(例如，规范或规定en115、b44)的情况下关闭移动系统。4.监测乘客移动系统的健康并且确保其符合安全规定的当前方法涉及技术人员在例行维护检查期间手动检查系统的所有部分。这包括手动检查例如制动蹄，或检查自动扶梯扶手滑轮或移动步道上的磨损。5.一些乘客移动系统包括向技术人员传达故障性质的显示单元。一些系统不包括这样的显示单元，使得技术人员对乘客移动系统进行全面检查，以便推断故障在哪里。不管是否存在显示器，该过程对于技术人员来说是耗时的，对于客户来说是昂贵的，并且由于乘客移动系统必须使其“暂停服务”而对乘客造成极大的不便。6.ep 3363758 a1公开了一种用于监测乘客运输装置的操作的机构。美国专利5785165公开了一种用于乘客输送机的数据收集和分析系统。然而，这些文献都没有涉及乘客移动系统的组成部分(例如，在制动系统或扶手系统或包括在乘客移动系统内的任何其他系统中)的劣化问题。其也没有解决能够在劣化发生之前预测劣化的问题。此外，没有两个乘客移动系统是相同的，这意味着对于第一系统的预测对于第二系统不一定是相同的。技术实现要素：7.因此，本发明的目的是缓解这些问题以便节省[0008]-技术人员的时间；[0009]-乘客移动系统所有者的资金；和[0010]-对乘客的激怒。[0011]该目的通过根据权利要求1的方法和根据权利要求15的用途来解决。[0012]本发明涉及一种预测乘客移动系统的组成部分的劣化的方法。乘客移动系统优选地包括[0013]-一个或多个传感器；[0014]-控制单元。[0015]根据本发明的组成部分是包括在乘客移动系统内的任何一个或多个部分。组成部分可以是可移动的或静止的，并且可以包括例如：[0016]-可移动部分，例如可移动面板，其中，可移动面板优选地包括面板，当使用乘客移动系统时，乘客站在面板上。可移动面板的示例可以包括：[0017]-移动步道的栈板；[0018]-自动扶梯的踏板。[0019]组成部分可以包括以下中的一个或多个：[0020]-制动系统；[0021]-扶手系统；[0022]-安全系统；[0023]-绳索系统；[0024]-滑轮系统；[0025]-扶手；[0026]-或其中包括的任何特定组成部分。[0027]优选地，组成部分与一个或多个传感器通信。根据本发明的方法可以应用于任何组成部分，无论是乘客移动系统的单个部件或包括在乘客移动系统的系统内。根据本发明的方法有利地改善了乘客移动系统内的诊断和可用性。[0028]一个或多个传感器优选地经由无线连接或网关设备(例如物联网(iot)设备，例如云)或经由硬件与控制单元通信。[0029]根据本发明的乘客移动系统优选地包括自动扶梯、电梯和移动步道。[0030]在本发明的实施例中，劣化涉及：[0031]-制动系统的劣化；[0032]-至少一个扶手劣化；[0033]-乘客移动系统中任何组成部分的劣化；[0034]-乘客移动系统中任何移动组成部分的劣化；[0035]-乘客移动系统中任何组成部分的速度劣化；[0036]该方法优选地包括以下方法步骤：[0037]a.激活一个或多个传感器。优选地，传感器始终被激活。优选地，当乘客移动系统运行时激活传感器。优选地，每当组成部分(例如，可移动面板)在以下情况下经过传感器时激活传感器[0038]-在运输期间；或[0039]-控制乘客移动系统的移动的电机每转几次；或[0040]-乘客移动系统的主轴每转几次。[0041]优选地，一个或多个传感器适于响应于操作的改变，例如乘客移动系统的运动。优选地，传感器测量包括下列项的组合中的任意一个或多个：[0042]-速度，优选地传感器不断测量速度[0043]-距离，优选地传感器不断测量距离；[0044]-温度，优选地传感器不断测量温度；[0045]-乘客移动系统内与组成部分的健康相关的任何可测量特征。[0046]优选的传感器包括磁传感器、感应传感器、光学传感器、电容传感器、编码器传感器，例如旋转编码器。[0047]b.执行数据采集。在预定义的时间间隔上收集数据。优选地，数据采集包括：[0048]-计算乘客移动系统的一个或多个组成部分的速度偏差；[0049]-计算乘客移动系统的一个或多个组成部分的停止距离，例如毫米(mm)；[0050]-计算乘客移动系统的一个或多个组成部分的偏差或任何运行健康特性，例如滑轮和/或滑轮套的厚度。[0051]数据采集例如可以由控制单元利用输入的用于例如电机和/或主轴和/或栈板带传感器的信息与从乘客移动系统获取的任何当前状态信息相关联来执行。[0052]在不同的乘客移动系统之间，停止距离和与其相关的规定规范可以变化。特定组成部分(例如扶手系统)的速度变化和其他操作健康特性以及与其相关的规定规范也可以在不同的乘客移动系统之间变化。[0053]优选地，方法步骤b.一直执行，其中，当所处理的数据达到预定阈值时，触发启动维护操作的命令信号并且生成预测警报。[0054]替代地，优选地，方法步骤b.在指定时间段内重复，其中，当所处理的数据达到预定阈值时，触发启动维护操作的命令信号并且生成预测警报。[0055]c.优选地通过应用一个或多个预定滤波器来精炼所获取或收集的数据；[0056]d.通过使所述数据运行通过算法或一系列算法来处理所述数据以确定趋势，其中，所述趋势使得能够执行以下至少一个或多个：[0057]-确定乘客移动系统至少一个健康特性的劣化或偏差，包括：[0058]-扶手速度；[0059]-停止距离；[0060]-组成部分的健康；[0061]-对绝对值与预定阈值执行交叉检查，以示出乘客移动系统的至少一个健康特性的一致增加或减少；[0062]-确定乘客移动系统的测量健康特性的增加或减少是否达到或超过预定阈值；[0063]-检测任何持续的过度趋势或高于预定阈值的值；[0064]-与在类似条件下但在先前时间间隔内记录的另一个特定值相比，检测一个特定值之间的变化是否达到或超过预定阈值；[0065]-上述任何组合。[0066]e.优选地，在指定时间段内重复方法步骤c.至d.。指定时间段优选地是指小时数、天数、周数或月数。优选地，该时间段覆盖具有至多31天的至少一个月，从而可以“逐月”比较数据。[0067]触发启动维护操作的命令信号，并且当处理的数据达到或超过预定阈值时生成预测警报。根据乘客移动系统的类型、额定速度和相关的规定规范选择预定阈值。例如，自动扶梯的相关规定规范是en115/b44。这不仅详细说明了停止距离，还详细说明了速度偏差和其他运行健康特性。例如，当停止距离达到和/或超过预定阈值时，控制单元适于阻塞乘客移动系统，即，其将使其关闭，直到执行必要的维护工作。因此，本发明有利地提供了一种可以适应特定乘客移动系统的安全要求的方法，其中该方法允许监测任何可移动组成部分的健康并预测乘客移动系统中的故障何时接近，例如，制动系统故障，扶手系统故障，从而避免过早停机，改善乘客的安全性和舒适性。[0068]维护操作优选地包括[0069]-通知相关方，例如客户；建筑服务经理；技术人员，例如自动扶梯的制动需要查验和/或[0070]-其随后的维修或更换。这可以例如采取在包括在乘客移动系统内的显示单元上显示错误规范的形式。这有利地避免了超过过大停止距离的风险，从而避免了乘客移动系统的自动关闭。[0071]该方法可以在指定的时间段内执行，优选地在指定的时间段内不断地执行。该方法可以适用于在该时间段内以预定义的时间间隔采集数据。例如，该方法可以如下执行：[0072]-在数月内，其中，例如每两天或第三天获取数据；或[0073]-在数月内，其中，例如每5小时期间获取数据；或[0074]-在数月内，其中，例如每1到5分钟获取数据。指定时间段和所述时间段内的预定义时间间隔可以在几分钟、几小时、几天和几个月之间变化。这优化了维护效率并延长了移动系统的使用寿命。[0075]优选地，指定时间段是从包括以下项的组中选择的一个：[0076]-1至50个月之间的任意月数，[0077]-2至36个月之间的任意月数，[0078]-2至24个月之间的任意月数，[0079]-2至12个月之间的任意月数。[0080]优选地，用于在指定时间段内获取数据的预定时间间隔可以是选自包括以下项的组中的任何一者：[0081]-每一分钟；每两分钟；每n分钟；[0082]-每一小时；每两小时；每n小时；[0083]-每一天；每两天；每n天。[0084]这有利地允许该方法内的灵活性。[0085]优选地，在方法步骤(d)之后应用过滤操作以确定处理数据中的任何趋势，例如停止距离的趋势、速度变化的趋势或操作特性的趋势。这有利地确保了仅考虑有用的数据并且防止任何“异常”数据歪斜结果并且对过大的停止距离产生负面影响。[0086]也可以通过选择数据的特定测量值(优选地来自步骤c.的所处理的数据)并且选择特定测量值的限定比例(优选地10％)来确定预定阈值以便结合作为上限和/或下限的特定测量值形成预定阈值(df)。[0087]此外，可能的是，与重复步骤c并行地，关于低于预定阈值的下限或超过预定阈值的上限的一个或多个异常值一直检查从步骤b获取的数据的测量值，其中，优选地立即过滤掉所述异常值作为过滤步骤，使得没有异常影响地执行重复步骤c。例如，过滤步骤可以对应于前述过滤操作。与步骤c的重复并行意味着数据的一直检查独立于步骤c执行。[0088]这将通过一个例子来解释，这里不考虑单位，以便能够更简单地说明原理。假设在步骤c.期间处理以下测量系列的以下数据：“0.65、0.7、0.55、0.6、0.82和0.7”，那么例如值0.65将形成特定的测量值。特定的测量值可以保持静态，用于几个过程或每个过程更新。可以假设定义的比例为0.65，例如0.065，其对应于0.65的百分之十。该0.065可以添加到特定测量值0.65以形成上限(0.715)和/或从0.65中减去以形成下限(0.585)。该上限和/或下限均可以假设为预定阈值。根据上面的测量系列，0.82将立即被分类为异常值，因为0.82大于0.715。因此，对于步骤c.的下一次，该值不会扭曲趋势。可以看出，该过程允许以特别有效的方式清除数据中的异常值，从而可以确定最真实的趋势。[0089]例如，最后处理的值可以用作特定的测量值。如果有几个步骤c.已经执行过，可以假设特定的测量值没有异常值，因此相对准确。然而，也可以选择不同的特定测量值。[0090]预定阈值也可能不是确定为百分比，而是例如确定为固定值。[0091]优选地，这具有将异常值排除在随后处理的数据之外的效果。假定步骤b.周期性地执行，优选地在步骤c.之前立即进行过滤，这特别确定了数据的趋势。如果步骤b.定期执行，这可以节省计算能力和能源，从而提高效率。如果步骤b一直执行，则优选地立即过滤掉异常值并且不加载缓冲区。[0092]优选地，预定阈值是根据与特定类型的乘客移动系统相关的规定规范设置的。这有利地提供了可以应用于任何类型的乘客移动系统的“定制”方法。表1和表2分别提供了规定规范en115中有关自动扶梯和移动步道过大停止距离的细节。[0093]表1–自动扶梯的停止距离[0094]额定速度v停止距离0.5m/s0.20m和1.00m0.65m/s0.30m和1.30m0.75m/s0.4m和1.50m[0095]表2–移动步道的停止距离[0096]额定速度v停止距离0.5m/s0.20m和1.00m0.65m/s0.30m和1.30m0.75m/s0.4m和1.50m0.90m0.5m和1.70m[0097]对于扶手系统的劣化，例如扶手的速度偏差，或滑轮系统的劣化，en115/b44要求在超过15秒期间速度偏差大于15％，自动扶梯必须停止。然而，即使有这个要求，也有可能自动扶梯可以继续运行一段时间，从而危及乘客安全。通过实施根据本发明的方法，可以缓解这种安全风险。[0098]扶手系统中的速度偏差优选地是指扶手的线速度的变化。异常的扶手速度值可能由以下原因引起：[0099]-滑轮磨损；[0100]-扶手牵引系统缺乏张力；[0101]-减少扶手驱动轮/滑轮的直径；[0102]-环境温度的变化；[0103]-扶手温度的变化；[0104]-扶手系统的组成部分(例如压缩弹簧)内缺乏张力。例如，当扶手驱动轮或滑轮与扶手之间没有接触时，就会发生这种情况。在这种情况下，扶手的速度可以暂时变为零。[0105]这绝不是打算作为可能导致扶手线速度变化的因素的详尽列表。过度损耗会导致例如扶手系统内摩擦力不足，例如扶手和驱动轮之间的摩擦力不足。这会导致扶手与移动的栈板滑动并失去节奏，从而带来安全风险。[0106]根据本发明的方法，通过监测上述任何一个或多个示例来分析扶手速度偏差的趋势，将允许对扶手健康进行预测。因此，这增加了乘客移动系统的可用性，因为其避免了任何不必要的停机，从而减少了维护和维修时间，并确保了规范遵从性。[0107]本发明还涉及使用上述方法来测量乘客移动系统的组成部分的劣化。组成部分可以是可移动的或静止的。组成部分优选地包括至少一个传感器。[0108]优选地，根据本发明的方法可以用于从包括以下各项的组中选择的乘客移动系统：[0109]-电梯；[0110]-自动扶梯；[0111]-移动步道。附图说明[0112]借助附图更详细地描述了本发明，其中；[0113]图1示出实施根据本发明的实施例的方法的乘客移动系统的示意图；[0114]图2示出根据本发明的实施例的方法的示意性步骤图；[0115]图1示出根据本发明的实施例的所选择方法步骤的示意性图形表示；[0116]图4示出移动步道内的扶手系统的示意图；[0117]图5示出移动步道内的部件集合的示意图；[0118]图6示出乘客移动系统的组成部分与相关传感器之间的关系的示意图。[0119]图7示出扶手系统中的滑轮和传感器的示意图；[0120]图8示出在根据本发明的实施例的方法期间获取的数据的图形表示。具体实施方式[0121]图1示出了实施根据本发明的实施例的方法1的乘客移动系统10的示意图。在该特定示例中，移动步道10是自动扶梯，其中自动扶梯包括控制单元100和至少一个可移动面板101。劣化与制动系统有关。控制单元100与网关设备(未示出)通信，例如计算机或便携式膝上型计算机，其中例如计算机配备有与控制单元100通信所需的软件，以允许持续监测自动扶梯10的状况。在控制单元处输入预定阈值。该阈值由en115/b44规定确定。[0122]该方法可以使用一个或多个传感器来执行，然而，为了说明的目的，本示例中示出了三个传感器。第一传感器11测量至少一个可移动面板13围绕自动扶梯10的出口的移动。第二传感器12测量至少一个可移动面板13围绕自动扶梯10的中部的移动，第三传感器n测量至少一个可移动面板13围绕自动扶梯10的入口的移动。该特定示例中的传感器11、12、n是磁传感器。传感器也可能位于电机(未示出)或主轴(未示出)中，从而所述传感器可以感测任何启动和停止。在循环运输期间，每当相关的移动面板13经过相应的传感器11、12、n时，传感器11、12、n被激活。[0123]当移动面板13开始停止时，数据采集开始。自动扶梯例如通过安全开关、机械开关、按钮或本领域已知的任何其他停止机构来停止。激活这些停止机构中的任何一者都将激活至少一个传感器并允许开始数据采集。[0124]连续测量停止距离，直到面板13完全停止。在控制单元100处执行停止操作的分析，特别是过大的停止距离，从而提供关于制动系统(未示出)的状况的预测。此分析涉及步骤101至110中概述的方法。[0125]在乘客移动系统的控制单元100处执行步骤101至103。步骤101需要激活传感器11、12、n并且停止面板13，以便可以在步骤102中开始数据采集。该特定示例中的数据与移动步道10每次停止时测量的停止距离有关。步骤102涉及测量和计算相应的停止距离。该信息在步骤103中传送到接口模块。在这个特定示例中，接口模块是物联网(iot)设备，例如云。计算的距离在步骤104中被预处理，这涉及数据的初始过滤和精炼。在步骤105中，将预处理后的数据发送到数据库进行数据处理和分析。数据库可以由硬件组成，例如usb，或者位于云中。.[0126]在步骤106中执行处理，允许在步骤107中过滤数据。过滤涉及去除异常值以便考虑自动扶梯10的正常或其他行为。这包括例如，删除当单元以不同于额定速度的速度行进时记录的任何数据，或者当自动扶梯10“异常”停止时记录的数据，例如，[0127]-其以错误的行进方向开始，并且在达到其额定速度之前立即停止；或[0128]-人为干扰，例如紧急停止被触发；或[0129]-进行了技术维护；或[0130]-自动扶梯10满负载运行，即，没有更多乘客在其上行驶的空间。[0131]在这种特殊情况下，停止距离将是异常的，因此不能真实反映正常状况下的制动操作。如果自动扶梯因错误的方向行驶而停止，则由于自动扶梯在短时间内达到的慢速，停止距离会很小。如果自动扶梯以较高速度运行并触发紧急制动，则停止距离会更大。如果出现上述任何一种情况，自动扶梯将按正常方式停止，然而，相应的数据读数被描述为“异常”，因此在处理过程中优选地进行折算。停止距离在例如一周的时间段内变化例如几个mm或更少(2至20mm)被认为是“正常的”。在指定时间段(例如31天)内监测停止距离期间，由于制动器磨损增加，预计停止距离会不断增加。在步骤108中分析过滤的数据。[0132]分析108可以包括[0133]-考虑生成具有最小变化的点的信号的分辨率。这取决于保存在数据库中的数据量。分辨率的降低使得更易于过滤结果；[0134]-选择与特定时间段相关的数据的最大值或最小值。如果需要，所选值的性质可以在最大值和最小值之间变化；[0135]-分析所选值以发现趋势，以检测停止距离的一致性；[0136]-作为对前述点的补充或替代，对获取的绝对值和预定阈值进行交叉检查。[0137]一旦分析完成，在步骤109中获取结果，其中结果是检测到的示出劣化的趋势。将触发启动维护操作的命令信号，并在步骤110中生成预测警报以通知相关方，例如客户；建筑服务经理；技术人员，在以下情况下需要查验乘客移动系统的制动系统，并在必要时进行修理、更换或调整：[0138]-趋势示出停止距离持续增加；[0139]-对绝对值与阈值的交叉检查示出停止距离持续增加；[0140]-停止距离已达到或超过预定阈值；[0141]-一直检测到过度的积极趋势或高于阈值的值；[0142]-在类似条件下但在前一个时间间隔内从一个值到一个值的变化已达到或超过预定阈值，[0143]-以上任意组合。[0144]图2示出了图1中概述的方法步骤的流程图。[0145]图3示出了步骤101和108分析前后记录数据的差异。顶部图表对应于步骤101，其中记录每天的数据点。x轴代表每次自动扶梯停止的时间。每天可以记录几个点。y轴详细说明了以毫米为单位的停止距离，从240mm到280mm。[0146]中间的图表示出了在步骤107中过滤后的记录数据。第一个图表中带有箭头的数据点描绘了“异常”读数，并在过滤步骤中被打折，从而减少了总数据点的数量。中间的图表有一个详细说明日期的x轴和一个详细说明停止距离的y轴，以毫米为单位，从255mm到280mm。[0147]底部图表示出在步骤108中执行最终分析之后记录的数据并提供结果(步骤109)。记录一个平均数据点以代表特定一周的读数。x轴详细说明了“周数”，在此特定示例中，时间段是从第3周到第8周的6周。y轴详细说明了以毫米为单位的停止距离，现在从268mm到276mm。如果在此特定示例中，停止距离的预定阈值为280mm，则不会触发预测警报，因为记录的最大停止距离为276mm。因此，自动扶梯10将被允许继续正常运行。然而，如果预定阈值是275mm或276mm，则276mm的最高记录值达到或超过此阈值，则触发启动维护操作的命令信号并且生成预测警报信号，即通知相关方，例如客户；建筑服务经理；技术人员认为自动扶梯10的制动器需要进行查验，并且必要时进行修理、更换或调整。当在云处理数据时，当所处理的数据达到预定阈值时，在图2所示的方法内，可以在任意时刻触发启动维护操作的命令信号，并且生成预测警报信号。[0148]图4示出了乘客移动系统10及其一些组成部分的示意图。在这个特定示例中，乘客移动系统10是自动扶梯。自动扶梯10包括扶手系统140，该扶手系统140包括扶手14—仅示出了自动扶梯10一侧的一个扶手14。扶手14由位于自动扶梯上部的滑轮或驱动轮机构15驱动。[0149]图5更详细地示出了包括在扶手系统140中的组成部分的示意图。扶手14沿滑轮15行进，滑轮15连接到由驱动链18驱动的扶手驱动轴19。滑轮15包括滑轮套151，其中套151用于确保扶手14的内部—即直接接触滑轮15表面的扶手14的表面—和滑轮15之间的高摩擦。在这个特定示例中的滑轮套151包括橡胶绷带。在运输期间，扶手14在滑轮15和压力带16或其他合适的装置之间行进。扶手14越过多个滚动元件141，这些滚动元件141在图5a中更清楚地示出。包括滑轮套151和压力带16在内的滑轮15的互补运动通过提供有助于避免损坏扶手14表面的压力来促使扶手14在其循环运输中的行进。图6还更详细地示出了滑轮15周围的滑轮套151。然而，随着时间的推移，滑轮套151会由于所施加的压力和套材料本身的后续降解而遭受耗损。这会导致滑轮15的总直径减小—这也可以用作扶手速度劣化的指标。[0150]图7示出了具有滑轮套151的滑轮15的特写视图，传感器n放置在距滑轮15的最外表面距离d处，所述表面可以是滑轮15本身，或滑轮套151.在这个特定示例中，距离df已被设置为阈值，并被输入到控制单元(未示出)中以用于监测目的。阈值由与这样的扶手系统140及其组成部分相关的安全规定确定，例如en115/b44。[0151]在该特定示例中，通过使用传感器n测量套151的厚度来执行对滑轮套151的监测。测量套151的最外表面和固定点之间的距离，例如，自动扶梯桁架内的固定位置。当套151磨损并达到或超过阈值df时，触发开始维护操作的命令信号并生成预测警报。通过监测套151的健康状况，可以确定其当前健康状况并预测未来性能，特别是预测可能的劣化。[0152]该方法遵循图2中概述的方法步骤。在步骤101中，激活的传感器n被登记在控制单元100中。控制单元100优选地与网关设备通信，例如计算机或便携式膝上型计算机，其中，例如，计算机配备有与控制单元100通信所需的软件，以允许监测滑轮15和特别是待滑轮套151的状态。[0153]数据采集(步骤102)发生在扶手操作期间，优选在指定的时间段内。传感器n的测量值记录在控制单元中。这优选地实时进行。该信息被传送到接口模块，例如物联网(iot)设备，例如步骤103中的云。对测量值和记录值进行预处理，其中在步骤105中进行数据的初始过滤和精炼。在步骤106中，将预处理后的数据发送到数据库进行数据处理和分析。数据库可以由硬件组成，例如usb，或者位于云中。数据库优选地包括用于提供测量数据之间的比较的预存信息。这促使检测扶手的任何劣化。[0154]然后在步骤107中处理和进一步过滤数据。过滤涉及去除异常值以考虑乘客移动系统的正常或其他行为。例如，这包括删除在以下情况下记录的任何数据：[0155]-乘客移动系统内的振动增加；[0156]-由于乘客移动系统上有大量乘客，负载显著增加。[0157]在这种特殊情况下，测量值会出现异常，因此不能真实反映乘客移动系统在正常条件下的运行情况。过滤后，在步骤108中分析数据。[0158]分析可以包括例如：[0159]-考虑生成具有最小变化的点的信号的分辨率。这取决于保存在数据库中的数据量。分辨率的降低使得更易于过滤结果；[0160]-选择与特定时间段相关的数据的最大值或最小值。如果需要，所选值的性质可以在最大值与最小值之间变化；[0161]-分析所选值以检测趋势的存在，例如，扶手速度是否持续下降；[0162]-作为前述点的补充或替代，对获取的绝对值与预定阈值df和/或从另一扶手(优选地互补扶手)收集的数据进行交叉检查。[0163]图8示出了分析完成并获取结果后的典型读数(步骤109)。在该示例中，它示出了扶手系统140作为一个整体的健康状况，即，移动栈板每侧的扶手14。由于每个扶手14包括相同的组成部分，因此使用了位于扶手系统140内相同相对位置的两个相同传感器—第一扶手例如左扶手中的第一传感器和第二扶手中的第二传感器，例如，右侧扶手。图表底部的读数代表左扶手14中的左滑轮传感器n，而图表顶部的读数代表右扶手中的右滑轮传感器。[0164]这些读数提供滑轮的健康状况，特别是每个扶手14的滑轮套151的厚度状况。代表左滑轮15的左滑轮传感器n的读数示出滑轮套151上的滑轮磨损程度高于右滑轮15的读数。[0165]由于健康概况允许检测示出左滑轮15处劣化的趋势，因此触发启动维护操作的命令信号并且在步骤110生成预测警报以通知相关方，例如客户；建筑服务经理；技术人员，乘客移动系统10的扶手系统140的扶手14需要查验，并且在必要时需要修理、更换或调整。[0166]命令信号在以下情况下触发：[0167]-该趋势示出了滑轮15、特别是滑轮套151的健康的一致变化；[0168]-对绝对值与阈值的交叉检查示出滑轮套151的健康的一致变化；[0169]-滑轮15、特别是滑轮套151的健康变化已经达到或超过预定阈值；[0170]-一直检测到过度趋势或高于阈值的值；[0171]-一个特定值与在类似条件下但在先前时间间隔中记录的另一特定值相比时的变化已达到或超过预定阈值，[0172]-以上任意组合。[0173]代替使用传感器n监测滑轮套151的健康，如图7所示，在本发明的方法中可以使用位于滚动元件141处的不同传感器142来测量扶手14的速度。也可以使用监测压缩弹簧内的张力的传感器来监测扶手14的速度，然而，为了这个特定示例的目的，使用滚动元件141处的传感器142。在控制单元处输入预定阈值。预定阈值是根据乘客移动系统的类型、其额定速度和相关规定规范例如en115/b44来选择的。[0174]该方法遵循图2中概述的方法步骤。在步骤101中，激活的传感器142被登记在控制单元100。控制单元100优选地与网关设备通信，例如计算机或便携式膝上型计算机，其中，例如，计算机配备有与控制单元100通信所需的软件，以允许监测滑轮15和特别是滑轮套151的状态。[0175]数据采集(步骤102)发生在扶手操作期间，优选在指定的时间段内。传感器142的测量值被记录在控制单元中。这优选地实时进行。该信息被传送到接口模块，例如物联网(iot)设备，例如步骤103中的云。对测量值和记录值进行预处理，其中在步骤105中进行数据的初始过滤和精炼。在步骤106中，将预处理后的数据发送到数据库进行数据处理和分析。数据库可以由硬件组成，例如usb，或者位于云中。数据库优选地包括用于提供测量数据之间的比较的预存信息。这促使检测扶手的任何劣化。[0176]然后在步骤107中处理和进一步过滤数据。过滤涉及去除异常值以考虑乘客移动系统的正常或其他行为。例如，这包括删除在以下情况下记录的任何数据：[0177]-乘客移动系统内的振动增加；[0178]-由于乘客移动系统上有大量乘客，负载显著增加。[0179]在这种特殊情况下，测量值将是异常的，因此不能真实反映乘客移动系统的运行，尤其是扶手14在正常条件下的运行。过滤后，在步骤108中分析数据。[0180]分析可以包括例如：[0181]-考虑生成具有最小变化的点的信号的分辨率。这取决于保存在数据库中的数据量。分辨率的降低使得更容易过滤结果；[0182]-选择与特定时间段相关的数据的最大值或最小值。如果需要，所选值的性质可以在最大值与最小值之间变化；[0183]-分析所选值以检测趋势的存在，例如，扶手速度是否持续下降；[0184]-作为前述点的补充或替代，对获取的绝对值与预定阈值df和/或从另一扶手(优选地，互补扶手)收集的数据进行交叉检查。[0185]一旦分析完成，获取的结果(步骤109)提供扶手14的速度概况。如果速度概况允许检测示出劣化的趋势，则在步骤110触发启动维护操作的命令信号并且生成预测警报以通知相关方，例如客户；建筑服务经理；技术人员，乘客移动系统10的扶手系统140的扶手14需要查验，并且在必要时需要修理、更换或调整。[0186]命令信号在以下情况下触发：[0187]-趋势示出扶手速度的持续增加或减少与移动面板13的速度不同步；[0188]-对绝对值与阈值的交叉检查示出扶手速度一致增加或减少；[0189]-扶手速度的增加或减少已达到或超过预定阈值；[0190]-一直检测到过度趋势或高于阈值的值；[0191]-一个特定值与在类似条件下但在先前时间间隔中记录的另一特定值相比时的变化已达到或超过预定阈值，[0192]-以上任意组合。[0193]因此已经表明，根据本发明的方法可以应用于乘客移动系统的任何数量的组成部分，其中所述一个或多个组成部分与一个或多个传感器通信以检测健康劣化所述组成部分。[0194]附图标记表[0195]10ꢀꢀ乘客移动系统[0196]11ꢀꢀ传感器[0197]12ꢀꢀ传感器[0198]nꢀꢀꢀ传感器[0199]13ꢀꢀ面板[0200]140 扶手系统[0201]14ꢀꢀ扶手[0202]141 滚动元件[0203]142 传感器[0204]15ꢀꢀ扶手滑轮/驱动轮[0205]151 滑轮套[0206]16ꢀꢀ压力带[0207]17ꢀꢀ压缩弹簧[0208]18ꢀꢀ驱动链[0209]19ꢀꢀ驱动轴[0210]20ꢀꢀ长度调节[0211]dꢀꢀꢀ传感器与滑轮套之间的距离[0212]dfꢀꢀ固定点距离[0213]1ꢀꢀꢀ方法[0214]100 控制单元[0215]101 方法步骤[0216]102 方法步骤[0217]103 方法步骤[0218]104 方法步骤[0219]105 方法步骤[0220]106 方法步骤[0221]107 方法步骤[0222]108 方法步骤[0223]109 方法步骤[0224]110 方法步骤









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