16ChinaElevatorVol.33，No.24Dec.15，2022研究设计Research&Design◆张福生1，葛阳1，沈长青2，丁建新3，冯云4/ZHANGFusheng,GEYang,SHENChangqing,DINGJianxin,FENGYun1.常熟理工学院(江苏省高校电梯智能安全重点建设实验室)，江苏常熟215500；2.苏州大学轨道交通学院，江苏苏州215006；3.东南电梯股份有限公司，江苏苏州215000；4.中国特种设备检验研究院电梯部，北京100029面向电梯本体安全的多源传感数据GNG网络融合建模方法GNGNetworkFusionModelingMethodofMulti-sourceSensorDataforElevatorOntologicalSecurity中国的电梯年产量、总保有量均位于世界第1位，预计2023年中国电梯保有量将突破1000万台，约占全球电梯总保有量的50%，研究如何感知和研判电梯运行态势的安全性尤为重要[1]。现有研究多采用基于电梯物联网的传感器技术，对电梯的曳引机、制动器、轿厢等机电部件运行状态和工况进行实时监测，以期早期发现或预警电梯故障。但受各传感器测量范围、精度等因素不确定限制，以及不同类型传感器采集的多源多类传感数据存在噪声、异构及失序等问题，导致传统的后台监测系统失效或误报警。针对上述问题，创建基于多源传感数据的数据融合处理模型，可即时感知系统运行态势，做到“无病预防、有病早治”的治“未病”感知模式。在本文中，笔者提出构建一套基于多约束、强耦合和非线性的动态数据处理及生长神经气(growingneuralgas，简称GNG)融合建模方法，动态生成电梯安全运行态势的感知模式，为电梯的安全运行、健康诊断及研判评估提供基础模型和方法。1关于安全监测的传感数据分析和应用的国内外研究现状针对安全监测的传感数据分析和应用，国内外学者和业界均已做了大量的工作。ZhangW.G.等[2]着重研究了数据处理的信息源相关原理、多元表达、语义构建等理论与方法。ZhangC.K.等[3]则提出了通过云模型和D-S证据理论相结合，从而对复杂机械设备故障的模糊、不确定信息进行诊断识别的多源信息融合处理方法。XuW.H.等[4]则构建了一种通过综合考量系统内外部置信度来估计多源信息系统中每个信息源可靠性的三角模糊粒子融合方法，从而有利于对海量数据中的有用多源信息进行融合。SaadiI.等[5]针对描述变量和采样率不同而导致的数据离散问题，提出了一种隐马尔可夫链与迭代比例拟合相结合的分层多源信息融合算法，该方法不仅可获得较好的边际分布与多变量联合分布，并且可实现对海量数据的灵活融合，可解决信息之间的异质性问题，实现对多个信...
