淺析基于網(wǎng)格劃分電梯振動(dòng)異常數(shù)據(jù)快速檢測算法

鄭陽，袁湘民，周華，楊周

（湖南省特種設(shè)備檢驗(yàn)檢測研究院岳陽分院，湖南 岳陽 414000）

乘客電梯轎廂振動(dòng)是評(píng)價(jià)電梯舒適性和安全性的重要指標(biāo)，當(dāng)振動(dòng)達(dá)到一定量值,且振動(dòng)頻率在人的敏感頻帶時(shí)（人的最敏感頻帶縱向是4 ～8Hz,水平向是1 ～2Hz）,會(huì)有明顯的不適感，如頭暈、惡心，導(dǎo)致電梯乘坐舒適感不佳，容易產(chǎn)生安全隱患，更嚴(yán)重的可能影響電梯使用壽命和使用安全。因此，快速、實(shí)時(shí)地找出電梯振動(dòng)異常數(shù)據(jù)成為當(dāng)下研究熱點(diǎn)。根據(jù)國標(biāo)GB/T 10058-2009《電梯技術(shù)條件》3.3.5 節(jié)1 對(duì)電梯振動(dòng)的峰峰值做出明確要求。電梯振動(dòng)主要分為垂直振動(dòng)（Z 軸）和水平振動(dòng)（X、Y 軸），其數(shù)據(jù)是三維模型，此外，電梯運(yùn)行過程中還有其他相關(guān)的特征參數(shù)。由于多維度數(shù)據(jù)中找出異常數(shù)據(jù)，計(jì)算量龐大，時(shí)間復(fù)雜。因此，要快速、準(zhǔn)確地定位出異常數(shù)據(jù)，就要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本文以電梯振動(dòng)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，針對(duì)這類數(shù)據(jù)提出一種基于網(wǎng)格劃分電梯振動(dòng)異常數(shù)據(jù)快速檢測算法。

1 相關(guān)定義

定義1：數(shù)據(jù)預(yù)處理，為更快速地處理電梯振動(dòng)數(shù)據(jù)，將水平振動(dòng)值X，Y 軸的值取最大值。

定義2：邊緣網(wǎng)格，邊緣網(wǎng)格是振動(dòng)數(shù)據(jù)處于外圍所在的網(wǎng)格。為更快、更好地處理電梯振動(dòng)數(shù)據(jù)，提出了邊緣網(wǎng)格這一概念。計(jì)算出振動(dòng)數(shù)據(jù)點(diǎn)在其鄰域內(nèi)所受水平及垂直方向萬有引力合力 Fx和 Fy。計(jì)算總合力大小，通過設(shè)定一個(gè)閾值合力大于此閾值的為邊緣點(diǎn)，邊緣網(wǎng)格就為包含邊緣點(diǎn)的網(wǎng)格。

定義3：異常數(shù)據(jù)定位，ijS 表示為網(wǎng)格內(nèi)的點(diǎn)，異常點(diǎn)為Nij，規(guī)定

其中，其中 WD( Sij)表示以像素Sij所在的網(wǎng)格區(qū)域，min{WD( Sij)}表示對(duì)窗口 WD( Sij)內(nèi)的電梯振動(dòng)最小值。同理，max{WD( Sij)}表示對(duì)網(wǎng)格 WD( Sij)內(nèi)的電梯振動(dòng)最大值。

2 電梯振動(dòng)數(shù)據(jù)快速檢測算法描述

基于網(wǎng)格劃分電梯振動(dòng)異常數(shù)據(jù)快速檢測算法，其基本思想是：首先對(duì)水平振動(dòng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，再進(jìn)行基于網(wǎng)格劃分算法對(duì)圖像像素進(jìn)行劃分，只對(duì)非空網(wǎng)格處理，避免遍歷數(shù)據(jù)過多。此后，標(biāo)記出非空網(wǎng)格最多的行和列，并將其中網(wǎng)格中的異常點(diǎn)分配到X 和Y 方向，由于振動(dòng)異常點(diǎn)之間的距離一定，因?yàn)閄 和Y 方向振動(dòng)異常點(diǎn)求出，根據(jù)該方向的異常點(diǎn)與正常模型異常點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)比，判斷產(chǎn)品是否出現(xiàn)異常，其具體的算法如下：

（1）首先，得到要預(yù)處理后的振動(dòng)數(shù)據(jù)值，設(shè)為：n m× 。因此定義一個(gè)相關(guān)的n m× 的二維數(shù)組，定義為Array P- 。該數(shù)組中每一個(gè)單元都是一個(gè)容器，假設(shè)為p ，該容器用來承放劃分到該網(wǎng)格內(nèi)的振動(dòng)數(shù)據(jù)值。

(2)網(wǎng)格化后的圖像如圖1，對(duì)空白網(wǎng)格不做處理，從非空網(wǎng)格左上角開始對(duì)行和列排序，將像素點(diǎn)都劃分到對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格里。

(3)遍歷網(wǎng)格，找出含非空網(wǎng)格最多的行和列，并標(biāo)記出行列中所有網(wǎng)格。

(4)判斷網(wǎng)格中是否有多行或多列網(wǎng)格數(shù)目是否相同，若是多行或多列網(wǎng)格，則進(jìn)行步驟5 ～7 后，以最值為其閾值再進(jìn)行步驟8 和9。否則，很難繼續(xù)進(jìn)行以下步驟。

(5)對(duì)標(biāo)記出網(wǎng)格中所有邊緣網(wǎng)格和其一非邊緣網(wǎng)格振動(dòng)值坐標(biāo)化，兩點(diǎn)的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)相距振動(dòng)值數(shù)分別設(shè)為x 和y，確定直線的振動(dòng)值數(shù)量和振動(dòng)值分布行數(shù)或列數(shù),分別用sum 和n 表示

(6)設(shè) k = sum /n，當(dāng)k 為整數(shù)的時(shí)候，振動(dòng)點(diǎn)平均分配，每行分配k 個(gè)振動(dòng)點(diǎn)，當(dāng) /sum n k= 余數(shù)為p 時(shí)，先在每行分配k 個(gè)振動(dòng)點(diǎn)，剩余的p 個(gè)振動(dòng)點(diǎn)每隔m 行進(jìn)行均勻插入，其中m 為小于或者等于n/p 的最大整數(shù)，直到把剩余振動(dòng)點(diǎn)分配完成。

(7)對(duì)非空網(wǎng)格最多的行和列網(wǎng)格數(shù)量記為i，由非空網(wǎng)格的振動(dòng)點(diǎn)在X 和Y 方向上個(gè)數(shù)為x1 和y1 計(jì)算出。邊緣網(wǎng)格在X 和Y 方向上個(gè)數(shù)為x2 和y2，計(jì)算出

(9)根據(jù)計(jì)算出的振動(dòng)值與之前正常產(chǎn)品的計(jì)算出的振動(dòng)值比較，判斷生產(chǎn)產(chǎn)品是否出現(xiàn)異常，并且快速定位異常點(diǎn)。

圖1 異常數(shù)據(jù)網(wǎng)格劃分方法

本方法因?yàn)楸闅v網(wǎng)格較少，同時(shí)在步驟6 中只用對(duì)一個(gè)非邊緣的網(wǎng)格中的振動(dòng)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，這樣大大減少了計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度，同時(shí)少了其他數(shù)據(jù)的干擾，保證了計(jì)算的準(zhǔn)確性。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文實(shí)驗(yàn)基于網(wǎng)格劃分電梯振動(dòng)異常數(shù)據(jù)快速檢測算法在主頻2.7GHz、內(nèi)存4.0GB 的Intel(R) PENTIUM(R) PC機(jī)上在MATLAB 平臺(tái)上采用c++編程語言實(shí)現(xiàn)仿真。使用基于微分算子的檢測算法與本文提出算法來進(jìn)行效率的性能測試，微分算子選擇經(jīng)典的Roberts、Canny 算子。Roberts算子用對(duì)角線模板來檢測出異常點(diǎn)，為了獲得更好的結(jié)果，需要使差分的方向和邊緣方向垂直。Canny 算子在平滑處理后，利用一階偏導(dǎo)數(shù)算出振動(dòng)值的梯度，最后找出異常點(diǎn)。因?yàn)閮煞N算子Roberts 算子是基于一階導(dǎo)數(shù)思想計(jì)算簡單、快速，Canny 算子檢測結(jié)果較好，快速檢測數(shù)量少，也常用于和其他算法做比較，評(píng)價(jià)其他算法的效率，因此選用這兩種算子與本文算法比較算法效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示的是在同樣的圖像中，Roberts、Canny 算子和本文算法所執(zhí)行的時(shí)間。如圖2 所示。

由圖2 可知，本文提出的算法執(zhí)行所用的時(shí)間最短， Canny 算子執(zhí)行時(shí)間所用的最長。因?yàn)镃anny 算子在計(jì)算的過程中需要對(duì)每個(gè)振動(dòng)值求一階偏導(dǎo)，同時(shí)還需要求出其振動(dòng)值的梯度，其大部分時(shí)間用于計(jì)算振動(dòng)值的一階偏導(dǎo)數(shù)。Roberts 算子比Canny 算子用時(shí)少一些，因?yàn)槠渲恍枰蟪稣駝?dòng)值的一階偏導(dǎo)數(shù)即可。本文提出的算法時(shí)間最短是因?yàn)樵撍惴ㄔ谟?jì)算過程中剪掉了大部分?jǐn)?shù)據(jù)，只需要對(duì)其中部分邊緣數(shù)據(jù)和非邊緣網(wǎng)格中的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。圖4 證明本文算法能夠快速有效地檢測出異常數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語

針對(duì)現(xiàn)有的異常點(diǎn)檢測算法存在的問題，本文在網(wǎng)格劃分的方法的基礎(chǔ)上，提出了基于網(wǎng)格劃分電梯振動(dòng)異常數(shù)據(jù)快速檢測算法。在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心區(qū)域聚類，從而獲取其電梯運(yùn)行期間電梯振動(dòng)的整體表現(xiàn)，通過Roberts 算子和Canny 算子算法比較，本文算法還能快速有效地檢測出電梯運(yùn)行過程中的異常數(shù)據(jù)，也為快速判斷電梯運(yùn)行安全情況提供了數(shù)據(jù)支撐。