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原文传递一种电梯称量装置的自动校正方法

专利名称：	一种电梯称量装置的自动校正方法
摘要：	本发明公开了一种电梯称量装置的自动校正方法，适用于电梯设备，包括：步骤S1，获取电梯设备在运行减速停止阶段维持零速时的称量值、实际转矩电流值以及当前的运行方向；步骤S2，根据称量值，采用一包含多个预设系数的预设估算公式估算电梯的转矩电流期望值；步骤S3，计算得到转矩电流期望值与实际转矩电流值之间的误差值；步骤S4，采用自适应滤波算法，根据误差值调整预设估算公式中的多个预设系数，以使误差值的性能函数最小，随后输出预设系数。有益效果：通过自适应滤波算法修正电梯转矩电流估算公式的计算系数，以使计算出的启动载荷分量转矩更加精准，从而提高电梯启动时的舒适性；该方法运算量小、数据存储要求低且适应性强。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	上海;31
申请人：	上海三菱电梯有限公司
发明人：	何晓光;刘玉兵;徐亚军
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-02T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-07T00:00:00+0800
申请号：	CN201910263359.0
公开号：	CN109850712A
代理机构：	上海申新律师事务所
代理人：	俞涤炯
分类号：	B66B5/00(2006.01);B;B66;B66B;B66B5
申请人地址：	201100 上海市闵行区江川路811号
主权项：	1.一种电梯称量装置的自动校正方法，适用于电梯设备，其特征在于，包括：步骤S1，获取所述电梯设备在运行减速停止阶段维持零速时的称量值、实际转矩电流值以及当前的运行方向；步骤S2，根据所述称量值，采用一包含多个预设系数的预设估算公式估算电梯的转矩电流期望值；步骤S3，计算得到转矩电流期望值与实际转矩电流值之间的误差值；步骤S4，采用自适应滤波算法，根据所述误差值调整所述预设估算公式中的多个所述预设系数，以使所述误差值的性能函数最小，随后输出所述预设系数；步骤S5，将所述步骤S4中输出的所述预设系数应用于一预设计算公式内，并采用所述预设计算公式，根据所述称量值计算得到所述电梯设备的修正后的启动载荷分量转矩值，以作用于所述电梯设备的下一次启动阶段。 2.根据权利要求1所述的自动校正方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述预设估算公式具体包括： IQS’＝k2dir+k1W+k0 其中， k2、k1和k0均为所述预设系数； dir为所述电梯设备当前的运行方向； W为所述称量值； IQS’为所述转矩电流期望值。 3.根据权利要求2所述的自动校正方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述预设计算公式具体包括： WGH＝k1W+k0 其中， WGH为所述启动载荷分量转矩值。 4.根据权利要求1所述的自动校正方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述预设估算公式具体包括： IQS’＝k3pos+k2dir+k1W+k0 其中， k3、k2、k1和k0均为所述预设系数； pos为所述位置信息； dir为所述电梯设备当前的运行方向； W为所述称量值； IQS’为所述转矩电流期望值。 5.根据权利要求4所述的自动校正方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述预设计算公式具体包括： WGH＝k1W+k0 其中， WGH用于表示所述启动载荷分量转矩值。 6.根据权利要求4所述的自动校正方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述预设计算公式具体包括： WGH＝k3pos+k1*W+k0 其中， WGH为所述启动载荷分量转矩值。 7.根据权利要求1所述的自动校正方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：步骤S41，采用自适应滤波算法，根据所述误差值调整所述预设估算公式中的多个所述预设系数，以使所述误差值的性能函数最小；步骤S42，判断调整前后两次的所述预设系数之间的变化值是否处于一预设范围内：若是，则输出经过调整的所述预设系数，随后转向所述步骤S5；若否，则输出调整前的所述预设系数，随后转向所述步骤S5。 8.根据权利要求2所述的自动校正方法，其特征在于，所述自动校正方法中还包括一摩擦力检测过程，具体包括：步骤A1，将所述步骤S4中输出的k2的数值赋予给所述电梯设备在运行过程中受到的摩擦阻力值；步骤A2，将所述摩擦阻力值与预设的标准值进行比较，并在所述摩擦阻力值达到所述预设值时输出一提示信息，以通知所述电梯设备的维修人员。 9.根据权利要求2所述的自动校正方法，其特征在于，所述自动校正方法中还包括一摩擦力检测过程，具体包括：步骤B1，记录每次所述步骤S4中输出的k2的数值，并判断数值的变化趋势，并在所述变化趋势为逐渐增大时转向步骤B2；步骤B2，判断所述步骤S4中当前输出的k2的数值是否达到一预设值，并在达到所述预设值时输出一提示信息，以通知所述电梯设备的维修人员。 10.根据权利要求1所述的自动校正方法，其特征在于，所述步骤S4中采用的自适应滤波算法为LMS算法，或者RLS算法，或者NLMS算法。
所属类别：	发明专利