电梯检验中控制系统的常见问题分析

2019-12-19任洪山

商品与质量 2019年5期

任洪山

通力电梯有限公司大连分公司辽宁大连 116001

1 电梯检验中控制系统常见问题

1.1 电梯短路故障问题

通过实际研究和数据分析后发现，在电梯日常检查中发现的绝大部分故障都是由于电梯控制系统出现问题造成的，尤其是电梯短路故障问题。所谓短路故障就是电梯在运行时电流出现一定问题，其并没有根据设计经过电气设备，而是直接通过控制系统，导致电梯系统在工作运行中出现故障，从而使得电梯出现断离问题[1]。一般在这种情况下，控制系统中的电路会出现相应问题，使得内部的电阻不断下降，导致电梯在工作中会出现失去控制的现象。通过对电梯短路问题进行分析后发现，该问题一般是由以下几方面原因造成的：第一方面，电梯内部的线路使用时间过长，线路老化导致绝缘体遭到破坏，绝缘材料破损后，密集线路之间有极大概率出现直接接触，从而导致了电梯线路间短路；第二方面，在对电梯控制系统进行安装时，并没有严格按照规定进行安装，接错线路、带电作业、人为碰线、导线之间未留有符合规程要求的间距等原因都会导致电梯线路短路；第三方面，没有对电梯进行及时有效的检查和维护，使用单位缺乏安全意识，维保单位未能严格履行电梯维护保养职责，设备的维护保养工作流于形式。

1.2 电梯断路故障问题

在电梯运行过程中，控制系统经常会出现线路断路的情况，主要原因如下：一是由于电梯内部控制系统中的导线连接头松脱、接线桩头松动、开关损坏等原因导致线路断路；二是由于电气开关频繁动作、弹簧片老化、尘埃堆积等原因导致的电气开关运行故障；三是由于导线发生断裂或导线连接错误导致线路断路。现代智能电梯中电气线路复杂、电气开关较多，导致控制系统线路维护保养难度较高，控制系统故障使得电梯断路故障频发，严重影响电梯安全运行。

1.3 接地保护问题

任何大型电气设备都要进行接地处理，由于电梯控制系统十分复杂，所有内部需要接地的设备数量较多，这就需要全面加强接地工作。接地故障作为一种常见的问题，将电器控制系统中的电器设备进行接地，可以避免因为电气设备故障引发的高压问题，这就需要结合相关标准对电梯进行接地处理。按照行业标准来说，供电电源进入到机房、机械设备间时，需要把中性线、保护线分开。所有的管线、槽线、设备、外露部分都要进行接地连接。但是在控制系统检验中，依然有很多的电气设备没有进行接地保护，提高了电梯运行中的安全隐患，如果出现了漏电情况，电梯金属部位很有可能带电，容易造成电机事故[2]。

2 电梯控制系统故障的应对对策

2.1 强化控制系统安全装置监督管理

在电梯检验过程中，要对电梯控制系统安装监控装置进行系统化的管理。在实践中要基于以下几点开展：第一，电梯控制系统检验过程中，要根据国家规定要求开展，及时处理发现的问题，解决问题，保障电梯安全运行。第二，在电梯控制系统出现故障问题的时候，要在三层之上安装速度控制器，保障电梯的实际运行速度小于设计数值，在安装过程中保障速度控制器不要与电梯安全钳相分离；第三，在电梯检验中，工作人员要对电梯安全门进行监测分析，保障工作的稳定性。

2.2 优化短路故障检查方式

为了避免电梯控制系统出现短路问题，要规范短路故障检查流程。在一般状况之下，要重视以下几点：第一，优化电源之间的短路故障检查流程，根据电路分析，排查电源之间出现的短路故障问题。第二，要对具备电路短路故障的检查流程与方式进行规范，合理规避局部短路问题，保障电梯控制系统的安全性。

2.3 重视断路故障检查

在进行电梯的断路故障中，为了提升故障监测效率，要合理应用万能表。在应用万能表的时候，要通过电压档以及电阻档的方式进行检测处理，其具体处理方式如下：第一，在进行电阻检查的时候，要切断电梯电源，综合电路原理图进行故障检测分析，基于电阻数值确定具体的断路故障点。第二，在进行电压档检查过程中，要综合电路原理图测量检查电源电压，根据电压确定具体的断路故障点[3]。

2.4 电梯智能诊断技术的应用

对于电梯控制系统产生的故障问题，主要就是通过仪表工具的方式进行检测处理。而随着各种技术手段的发展，电梯智能诊断技术也在不断的发展，现阶段在实践中应用较为广泛，其主要应用的智能诊断方式具体如下：

第一，基于信息融合以及模型的故障诊断分析方式。在电梯控制系统诊断过程中，基于系统模型的参数或状态估计就属于此种诊断方式，其可以对系统的动态特征以及支持进行实时性的支持判断，但是对于系统模型在不明确以及未知区域、非线性的表现则无法进行描述。

第二，不依附于动态模型的诊断方法。模糊诊断方法、神经网络诊断等方法都是属于不依附动态模型诊断方式。因为监控以及诊断的主要对象就是复杂的控制系统，在实践中通过单一的诊断方式无法对其进行实施有效的监督控制。应用人工智能技术则可以有效的弥补此问题。例如，可以通过故障诊断专家系统，综合专家的经验以及模拟专家分析与解决流程，解决故障问题。

而基于人工神经网络在获取知识的过程中，会参考故障诊断的具体实例，其具有广泛性的特征。但是因为参考样本过于纷杂，对此无法精准确定故障诊断的过程，其透明度不足。对此，要综合实际状况合理选择诊断方式[4]。