【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及附加制动器检验，更具体地说，它涉及一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法。
技术介绍
1、附加制动器是公共交通型自动扶梯非常重要的安全保护装置，是扼守自动扶梯事故的最后一道防线，近年的多起自动扶梯事故均与附加制动器没有有效动作有关，这些事故的发生使得对公共交通型扶梯的安全问题提到了前所未有的高度，其安全性成为人们关注的重点和热点。
2、其中，对附加制动器的制动片的检查尤为麻烦，常见的方法就是采用打开自动扶梯，人工观察自动扶梯内部的附加制动器的外壳是否出现损坏、变形和腐蚀等现象，附加制动器和安全电路之间的线缆连接是否松脱(人工检测可能出现误判)，然后再检查人工记录的自动扶梯的保养情况，最后拆下附加制动器的制动片检查其磨损程度，这种方式高度依赖人工，并且会浪费大量的人力物力，工作效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，解决上述
技术介绍
中对附加制动器的制动片的检查尤为麻烦的技术问题。
2、本专利技术提供了一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，包括以下步骤：
3、步骤s101，将自动扶梯调整为检修状态；
4、步骤s102，对附加制动器进行常规检测，测试附加制动器的有效性，如果有效，则进入步骤s103，否则直接判定该附加制动器失效；
5、步骤s103，获取附加制动器的外观图像数据，对外观图像数据进行预处理，生成第一图像数据，将第一图像数据输入外观检测模型，输出附加制动器的外观检查
6、步骤s104，获取附加制动器的工作参数，并将附加制动器的工作参数输入剩余性能判断模型，输出附加制动器的剩余性能评分，将剩余性能评分和第二预设评分对比，如果剩余性能评分高于第二预设评分对比则表示该附加制动器有效，否则直接判定该附加制动器失效；
7、附加制动器的工作参数包括：内部清洁频率参数、润滑频率参数、制动片使用时长参数、制动片初始状态参数、制动片磨损量参数和制动片使用次数参数。
8、进一步地，所述常规检测包括如下步骤：
9、步骤s201，正常启动自动扶梯，保持主制动器处于张开状态；
10、步骤s202，开始常规检测；
11、常规检测包括：
12、超速响应检测：断开用于测试自动扶梯运行速度的测速传感器的检测信号，对附加制动器的有效性进行判断，如果附加制动器立即动作，并停止自动扶梯的运行，则判定附加制动器有效；如果附加制动器延时动作，则判定附加制动器失效；如果附加制动器未动作，则判定附加制动器失效；
13、供电响应检测：断开电源，对附加制动器的有效性进行判断，如果附加制动器延时动作，则判定附加制动器有效；如果附加制动器立即动作，则判定附加制动器失效；如附加制动器未动作，则判定附加制动器失效；
14、安全电路中断检测：断开自动扶梯的安全电路，对附加制动器的有效性进行判断，如果附加制动器延时动作，则判定附加制动器有效；如果附加制动器立即动作，则判定附加制动器失效；如附加制动器未动作，则判定附加制动器失效；
15、紧急关闭检测：使用急停开关关停自动扶梯，对附加制动器的有效性进行判断，如果附加制动器延时动作，则判定附加制动器有效；如果附加制动器立即动作，则判定附加制动器失效；如附加制动器未动作，则判定附加制动器失效；
16、上述检测中，如果附加制动器的延时动作时间不在3～5秒范围内，也判定其失效。
17、进一步地，第一预设评分和第二预设评分均为自定义参数。
18、进一步地，所述外观图像数据的预处理包括：
19、亮度增强，其计算公式如下：
20、in1＝io1+k；
21、式中，in1表示调整后的外观图像数据的亮度；io1表示外观图像数据的原始亮度；k表示校正参数，k为自定义参数；
22、对比度增强，其计算公式如下：
23、in2＝αio2+β；
24、式中，in2表示对比度调整后的外观图像数据的亮度；io2表示对比度调整前的外观图像数据的亮度；α表示对比度调整因子；β表示亮度偏移值；α和β均为自定义参数；
25、中值滤波；
26、锐化，其计算公式如下：
27、is＝ic+γ(ic-ib)；
28、式中，is表示经过锐化处理后的外观图像数据；ic表示锐化处理前的外观图像数据；γ表示锐化系数；ib表示经过模糊处理后的外观图像数据。
29、进一步地，所述外观检测模型基于卷积神经网络构建。
30、进一步地，获取云端记录的附加制动器的图片数据，对图片数据进行预处理，生成训练图像数据，训练图像数据作为训练外观检测模型的训练样本，云端记录的附加制动器的图片数据对应的附加制动器的外观状态作为训练外观检测模型的样本标签；
31、如果附加制动器的外部和电缆出现损坏、松脱、变形和腐蚀，则附加制动器的外观状态为损坏，否则附加制动器的外观状态为完好。
32、进一步地，附加制动器的制动片磨损量参数的计算公式如下：
33、mo＝k×(tp+nq)×h0；
34、式中，mo表示附加制动器的制动片磨损量参数；t表示附加制动器的制动片的实际使用时长；n表示附加制动器的制动片实际使用次数；h0表示附加制动器的制动片的初始厚度；k表示磨损系数；p和q分别表示第一经验指数和第二经验指数，k、p和q均为自定义参数；p和q均为正实数。
35、进一步地，所述剩余性能判断模型基于线性回归模型构建。
36、本专利技术的有益效果在于：
37、1、结合制动片使用时长参数、制动片初始状态参数和制动片使用次数参数这些可以直接获得的制动片参数计算制动片磨损量参数，可以使输入剩余性能判断模型的参数更加精准，进而使其输出的附加制动器的剩余性能评分更加精准，贴近实际情况，并且不需要将附加制动器的制动片拆除，操作更加简单便捷。
38、2、在对自动扶梯的附加制动器进行检测时，采用外观检测模型对外观图像数据进行分析，可以避免人工检测出现的误判，并且检测人员可以结合外观检测模型输出的外观检查评分和自己看到的结果进行对比，得到最终的判断结果，这样可以有效提高对附加制动器外观进行判断的准确性。
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1.一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，所述常规检测包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，第一预设评分和第二预设评分均为自定义参数。
4.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，所述外观图像数据的预处理包括：
5.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，所述外观检测模型基于卷积神经网络构建。
6.根据权利要求5所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，获取云端记录的附加制动器的图片数据，对图片数据进行预处理，生成训练图像数据，训练图像数据作为训练外观检测模型的训练样本，云端记录的附加制动器的图片数据对应的附加制动器的外观状态作为训练外观检测模型的样本标签；
7.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，附加制动器的制动片磨损量参数的计算公式如下：
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1.一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，所述常规检测包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，第一预设评分和第二预设评分均为自定义参数。
4.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，所述外观图像数据的预处理包括：
5.根据权利要求1所述的一种自动扶梯附加制动器的快速检验方法，其特征在于，所述外观检测模型基于卷积神经网络构建。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：张绪鹏，安辉，薛艳梅，邱志梅，吴晓昱，
申请(专利权)人：北京市特种设备检验检测研究院北京市特种设备事故调查处理事务中心，
类型：发明
国别省市：
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