本發(fā)明屬于電梯實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法，同時(shí)本發(fā)明還提供一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著電梯在生活中越來(lái)越普及，人們對(duì)電梯的安全型和舒適型更加關(guān)注起來(lái)，電梯在運(yùn)行中，起動(dòng)和制動(dòng)很頻繁，伴隨有一個(gè)加速度或者減速的過程，若加速度變化過快則會(huì)引起不適，另外，電梯運(yùn)行過程的速度具有一定的變化規(guī)律，此外通過計(jì)算電梯的運(yùn)行位移也可以反應(yīng)電梯運(yùn)行是否正常，綜上所述，為了更精確的描述電梯的運(yùn)行特性，從加速度，速度，位移三個(gè)角度來(lái)檢測(cè)，現(xiàn)有技術(shù)存在還不具備同時(shí)檢測(cè)電梯加速度、速度、位移等參數(shù)的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出了現(xiàn)有技術(shù)存在還不具備同時(shí)檢測(cè)電梯加速度、速度、位移等參數(shù)的問題。

本發(fā)明所解決的技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法，所述方法包括：

通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度；

通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度；

所述一次積分算法為：

velocityz[1]=velocityz[0]+accelerationz[0]+((accelerationx[1]-accelerationz[0])÷2)

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述accelerationz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

所述accelerationx[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移；

positionz[1]=positionz[0]+velocityz[0]+((velocityz[1]-velocityz[0])÷2)

所述positionz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述positionz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度。

進(jìn)一步，所述卡爾曼濾波算法包括：

x(k|k-1)=ax(k-1|k-1)+bu(k)；

p(k|k-1)=ap(k-1|k-1)a’+q；

kg(k)=p(k|k-1)h’/(hp(k|k-1)h’+r)；

x(k|k)=x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-hx(k|k-1))；

p(k|k)=(i-kg(k)h)p(k|k-1)；

所述x(k|k-1)是根據(jù)上一時(shí)刻估計(jì)出這一時(shí)刻的加速度狀態(tài)向量；

所述x(k|k)是當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述x(k-1|k-1)是上一時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述u(k)是控制量；

所述a是上一時(shí)刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移到這一時(shí)刻狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；

所述a’是a的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述b是控制量矩陣；

所述q是系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣；

所述r是測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣；

所述h是測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)矩陣；

所述h’是h的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述p(k|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k|k)是x(k|k)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k-1|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述kg(k)是卡爾曼增益矩陣；

所述z(k)是當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值；

進(jìn)一步，所述實(shí)時(shí)加速度、速度和位置檢測(cè)的方法還包括承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，所述承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法包括通過判斷實(shí)時(shí)加速度是否超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，若超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為不合格，否則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為合格。

進(jìn)一步，所述承運(yùn)質(zhì)量閾值的設(shè)定根據(jù)國(guó)家電梯相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的符合安全要求的電梯起動(dòng)，制動(dòng)，振動(dòng)加速度限制值。

本發(fā)明還提供一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，包括實(shí)時(shí)加速度擬合模塊、實(shí)時(shí)速度估算模塊、實(shí)時(shí)位移估算模塊；

所述實(shí)時(shí)加速度擬合模塊用于通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度；

所述實(shí)時(shí)速度估算模塊用于通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度；

所述一次積分算法為：

velocityz[1]=velocityz[0]+accelerationz[0]+((accelerationx[1]-accelerationz[0])÷2)

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述accelerationz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

所述accelerationx[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

所述實(shí)時(shí)位移估算模塊用于通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移；

positionz[1]=positionz[0]+velocityz[0]+((velocityz[1]-velocityz[0])÷2)

所述positionz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述positionz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度。

進(jìn)一步，所述卡爾曼濾波算法包括：

x(k|k-1)=ax(k-1|k-1)+bu(k)；

p(k|k-1)=ap(k-1|k-1)a’+q；

kg(k)=p(k|k-1)h’/(hp(k|k-1)h’+r)；

x(k|k)=x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-hx(k|k-1))；

p(k|k)=(i-kg(k)h)p(k|k-1)；

所述x(k|k-1)是根據(jù)上一時(shí)刻估計(jì)出這一時(shí)刻的加速度狀態(tài)向量；

所述x(k|k)是當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述x(k-1|k-1)是上一時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述u(k)是控制量；

所述a是上一時(shí)刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移到這一時(shí)刻狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；

所述a’是a的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述b是控制量矩陣；

所述q是系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣；

所述r是測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣；

所述h是測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)矩陣；

所述h’是h的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述p(k|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k|k)是x(k|k)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k-1|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述kg(k)是卡爾曼增益矩陣；

所述z(k)是當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值；

進(jìn)一步，所述實(shí)時(shí)加速度、速度和位置檢測(cè)的方法還包括承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊，所述承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊用于通過判斷實(shí)時(shí)加速度是否超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，若超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為不合格，否則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為合格。

進(jìn)一步，所述承運(yùn)質(zhì)量閾值的設(shè)定根據(jù)國(guó)家電梯相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的符合安全要求的電梯起動(dòng)，制動(dòng)，振動(dòng)加速度限制值。

進(jìn)一步，所述實(shí)時(shí)加速度擬合模塊還包括加速度采集模塊，所述加速度采集模塊用于采集加速度傳感器輸出的加速度信號(hào)。

進(jìn)一步，所述檢測(cè)的系統(tǒng)還包括曲線繪制模塊，所述曲線繪制模塊用于將實(shí)時(shí)加速度、實(shí)時(shí)速度、實(shí)時(shí)位移輸出繪制于曲線表示模塊。

有益技術(shù)效果：

1、本專利采用通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度，通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度，通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移，由于通過對(duì)加速度的一次積分求速度，對(duì)加速度的二次積分，即對(duì)速度的一次積分，即求位移，如果所使用積分的方式是對(duì)每次采樣值直接進(jìn)行累加的話，即:第n次積分值=第(n-1)次積分值+第n次采樣濾波值，則會(huì)出現(xiàn)較大的誤差，因此，采用以下改進(jìn)的積分算法：第n次積分值=第(n-1)次積分值+第(n-1)次采樣濾波值+[(第n次采樣濾波值-第(n-1)次采樣濾波值)/2]*t，其中t為采樣周期，具體應(yīng)用在速度和位移上表現(xiàn)為下列式子，一次積分得到速度，velocityz[1]=velocityz[0]+accelerationz[0]+((accelerationx[z]-accelerationz[0])>>1)，其中velocityz[1]代表此刻速度，velocityz[0]代表上一采樣時(shí)刻速度，二次積分得到位移：positionz[1]=positionz[0]+velocityz[0]+((velocityz[1]-velocityz[0])>>1)，其中positionz[1]代表此刻位移，positionz[0]代表上一采樣時(shí)刻位移，通過使用改進(jìn)的積分算法能減小計(jì)算本身帶來(lái)的誤差，使結(jié)果更為精確。

2、本專利由于傳感器本身測(cè)量的數(shù)據(jù)可能受許多干擾因素影響，比如零點(diǎn)漂移，噪聲等等，為了檢測(cè)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，首先采用卡爾曼濾波對(duì)傳感器采樣的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波，卡爾曼濾波基本公式如下：

x(k|k-1)=ax(k-1|k-1)+bu(k)(1)

p(k|k-1)=ap(k-1|k-1)a’+q(2)

kg(k)=p(k|k-1)h’/(hp(k|k-1)h’+r)(3)

x(k|k)=x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-hx(k|k-1))(4)

p(k|k)=(i-kg(k)h)p(k|k-1)(5)

得到z軸濾波后的采樣數(shù)據(jù)之后，再對(duì)z軸進(jìn)行速度和位移的計(jì)算，通過卡爾曼濾波后的加速度數(shù)據(jù)，穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性提高。

3、本專利采用所述實(shí)時(shí)加速度、速度和位置檢測(cè)的方法還包括承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，所述承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法包括通過判斷實(shí)時(shí)加速度是否超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，若超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為不合格，否則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為合格，由于電梯乘運(yùn)質(zhì)量的簡(jiǎn)單判斷主要是通過對(duì)加速度的比較來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)殡娞輼?biāo)準(zhǔn)中規(guī)定了符合安全要求的電梯起動(dòng)，制動(dòng)，振動(dòng)加速度限制值，通過在程序中設(shè)置合理閾值來(lái)與采樣加速度進(jìn)行比較，如果超出限制值，就說(shuō)明電梯乘運(yùn)質(zhì)量差；如果在限制值之內(nèi)，則說(shuō)明電梯乘運(yùn)質(zhì)量好，符合了電梯起動(dòng)、制動(dòng)、振動(dòng)加速度限制值的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。

4、本專利還提供一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，由于加速度傳感器為三軸數(shù)字加速度傳感器，可實(shí)時(shí)檢測(cè)加速度，通過iic接口與mcu連接在一起，傳送加速度信號(hào)給mcu，mcu在接收加速度傳感器發(fā)送的數(shù)字加速度信號(hào)后，對(duì)其進(jìn)行卡爾曼濾波，以便得到較為精確的信號(hào)，并在此基礎(chǔ)上通過一次積分運(yùn)算和兩次積分運(yùn)算分別得到速度信號(hào)和位移信號(hào)，再通過其帶有的藍(lán)牙接口發(fā)送出去，手機(jī)app在接收到mcu發(fā)送出來(lái)的加速度信號(hào)，速度信號(hào)，位移信號(hào)后，實(shí)時(shí)顯示出它們的曲線，便于實(shí)時(shí)分析判斷電梯運(yùn)行的正常與否。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)的模塊圖；

圖3是本發(fā)明一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)的電原理圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步描述：

圖中：

s1-通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度；

s2-通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度；

s3-通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移；

s4-承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法；

1-加速度采集模塊，2-加速度擬合模塊，3-實(shí)時(shí)速度估算模塊，4-實(shí)時(shí)位移估算模塊，5-承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊，6-曲線繪制模塊，7-曲線表達(dá)模塊

實(shí)施例：

本實(shí)施例：如圖1所示，1、一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法，其特征在于，所述方法包括：

通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度s1；

通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度s2；

所述一次積分算法為：

velocityz[1]=velocityz[0]+accelerationz[0]+((accelerationx[1]-accelerationz[0])÷2)

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述accelerationz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

所述accelerationx[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移s3；

positionz[1]=positionz[0]+velocityz[0]+((velocityz[1]-velocityz[0])÷2)

所述positionz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述positionz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度。

由于采用通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度，通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度，通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移，由于通過對(duì)加速度的一次積分求速度，對(duì)加速度的二次積分，即對(duì)速度的一次積分，即求位移，如果所使用積分的方式是對(duì)每次采樣值直接進(jìn)行累加的話，即:第n次積分值=第(n-1)次積分值+第n次采樣濾波值，則會(huì)出現(xiàn)較大的誤差，因此，采用以下改進(jìn)的積分算法：第n次積分值=第(n-1)次積分值+第(n-1)次采樣濾波值+[(第n次采樣濾波值-第(n-1)次采樣濾波值)/2]*t，其中t為采樣周期，具體應(yīng)用在速度和位移上表現(xiàn)為下列式子，一次積分得到速度，velocityz[1]=velocityz[0]+accelerationz[0]+((accelerationx[z]-accelerationz[0])>>1)，其中velocityz[1]代表此刻速度，velocityz[0]代表上一采樣時(shí)刻速度，二次積分得到位移：positionz[1]=positionz[0]+velocityz[0]+((velocityz[1]-velocityz[0])>>1)，其中positionz[1]代表此刻位移，positionz[0]代表上一采樣時(shí)刻位移，通過使用改進(jìn)的積分算法能減小計(jì)算本身帶來(lái)的誤差，使結(jié)果更為精確。

2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法，其特征在于，所述卡爾曼濾波算法包括：

x(k|k-1)=ax(k-1|k-1)+bu(k)；

p(k|k-1)=ap(k-1|k-1)a’+q；

kg(k)=p(k|k-1)h’/(hp(k|k-1)h’+r)；

x(k|k)=x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-hx(k|k-1))；

p(k|k)=(i-kg(k)h)p(k|k-1)；

所述x(k|k-1)是根據(jù)上一時(shí)刻估計(jì)出這一時(shí)刻的加速度狀態(tài)向量；

所述x(k|k)是當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述x(k-1|k-1)是上一時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述u(k)是控制量；

所述a是上一時(shí)刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移到這一時(shí)刻狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；

所述a’是a的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述b是控制量矩陣；

所述q是系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣；

所述r是測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣；

所述h是測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)矩陣；

所述h’是h的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述p(k|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k|k)是x(k|k)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k-1|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述kg(k)是卡爾曼增益矩陣；

所述z(k)是當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值；由于傳感器本身測(cè)量的數(shù)據(jù)可能受許多干擾因素影響，比如零點(diǎn)漂移，噪聲等等，為了檢測(cè)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，首先采用卡爾曼濾波對(duì)傳感器采樣的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波，卡爾曼濾波基本公式如下：

x(k|k-1)=ax(k-1|k-1)+bu(k)(1)

p(k|k-1)=ap(k-1|k-1)a’+q(2)

kg(k)=p(k|k-1)h’/(hp(k|k-1)h’+r)(3)

x(k|k)=x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-hx(k|k-1))(4)

p(k|k)=(i-kg(k)h)p(k|k-1)(5)

得到z軸濾波后的采樣數(shù)據(jù)之后，再對(duì)z軸進(jìn)行速度和位移的計(jì)算，通過卡爾曼濾波后的加速度數(shù)據(jù)，穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性提高。

3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法，其特征在于，所述實(shí)時(shí)加速度、速度和位置檢測(cè)的方法還包括承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法s4，所述承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法s4包括通過判斷實(shí)時(shí)加速度是否超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，若超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為不合格，否則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為合格。

由于采用所述實(shí)時(shí)加速度、速度和位置檢測(cè)的方法還包括承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，所述承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法包括通過判斷實(shí)時(shí)加速度是否超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，若超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為不合格，否則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為合格，由于電梯乘運(yùn)質(zhì)量的簡(jiǎn)單判斷主要是通過對(duì)加速度的比較來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)殡娞輼?biāo)準(zhǔn)中規(guī)定了符合安全要求的電梯起動(dòng)，制動(dòng)，振動(dòng)加速度限制值，通過在程序中設(shè)置合理閾值來(lái)與采樣加速度進(jìn)行比較，如果超出限制值，就說(shuō)明電梯乘運(yùn)質(zhì)量差；如果在限制值之內(nèi)，則說(shuō)明電梯乘運(yùn)質(zhì)量好，符合了電梯起動(dòng)、制動(dòng)、振動(dòng)加速度限制值的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。

4、根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的方法，其特征在于，所述承運(yùn)質(zhì)量閾值的設(shè)定根據(jù)國(guó)家電梯相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的符合安全要求的電梯起動(dòng)，制動(dòng)，振動(dòng)加速度限制值。

5、一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，其特征在于，包括實(shí)時(shí)加速度擬合模塊2、實(shí)時(shí)速度估算模塊3、實(shí)時(shí)位移估算模塊4；

所述實(shí)時(shí)加速度擬合模塊2用于通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度s1；

所述實(shí)時(shí)速度估算模塊3用于通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度s2；

所述一次積分算法為：

velocityz[1]=velocityz[0]+accelerationz[0]+((accelerationx[1]-accelerationz[0])÷2)

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述accelerationz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

所述accelerationx[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)加速度；

所述實(shí)時(shí)位移估算模塊4用于通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移s3；

positionz[1]=positionz[0]+velocityz[0]+((velocityz[1]-velocityz[0])÷2)

所述positionz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述positionz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)位移；

所述velocityz[0]為上一個(gè)采樣周期的實(shí)時(shí)速度；

所述velocityz[1]為當(dāng)前采樣周期的實(shí)時(shí)速度。

6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，其特征在于，所述卡爾曼濾波算法包括：

x(k|k-1)=ax(k-1|k-1)+bu(k)；

p(k|k-1)=ap(k-1|k-1)a’+q；

kg(k)=p(k|k-1)h’/(hp(k|k-1)h’+r)；

x(k|k)=x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-hx(k|k-1))；

p(k|k)=(i-kg(k)h)p(k|k-1)；

所述x(k|k-1)是根據(jù)上一時(shí)刻估計(jì)出這一時(shí)刻的加速度狀態(tài)向量；

所述x(k|k)是當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述x(k-1|k-1)是上一時(shí)刻的最優(yōu)值加速度狀態(tài)向量；

所述u(k)是控制量；

所述a是上一時(shí)刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移到這一時(shí)刻狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；

所述a’是a的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述b是控制量矩陣；

所述q是系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣；

所述r是測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣；

所述h是測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)矩陣；

所述h’是h的轉(zhuǎn)置矩陣；

所述p(k|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k|k)是x(k|k)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述p(k-1|k-1)是x(k|k-1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

所述kg(k)是卡爾曼增益矩陣；

所述z(k)是當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值；

7、根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，其特征在于，所述實(shí)時(shí)加速度、速度和位置檢測(cè)的方法還包括承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊5，所述承運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊5用于通過判斷實(shí)時(shí)加速度是否超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，若超過承運(yùn)質(zhì)量閾值，則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為不合格，否則評(píng)價(jià)承運(yùn)質(zhì)量為合格。

8、根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，其特征在于，所述承運(yùn)質(zhì)量閾值的設(shè)定根據(jù)國(guó)家電梯相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的符合安全要求的電梯起動(dòng)，制動(dòng)，振動(dòng)加速度限制值。

9、根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，其特征在于，所述實(shí)時(shí)加速度擬合模塊2還包括加速度采集模塊1，所述加速度采集模塊1用于采集加速度傳感器輸出的加速度信號(hào)。

10、根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于電梯實(shí)時(shí)加速度和速度以及位置檢測(cè)的系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)的系統(tǒng)還包括曲線繪制模塊6，所述曲線繪制模塊6用于將實(shí)時(shí)加速度、實(shí)時(shí)速度、實(shí)時(shí)位移輸出繪制于曲線表示模塊。

由于加速度傳感器為三軸數(shù)字加速度傳感器，可實(shí)時(shí)檢測(cè)加速度，通過iic接口與mcu連接在一起，傳送加速度信號(hào)給mcu，mcu在接收加速度傳感器發(fā)送的數(shù)字加速度信號(hào)后，對(duì)其進(jìn)行卡爾曼濾波，以便得到較為精確的信號(hào)，并在此基礎(chǔ)上通過一次積分運(yùn)算和兩次積分運(yùn)算分別得到速度信號(hào)和位移信號(hào)，再通過其帶有的藍(lán)牙接口發(fā)送出去，手機(jī)app在接收到mcu發(fā)送出來(lái)的加速度信號(hào)，速度信號(hào)，位移信號(hào)后，實(shí)時(shí)顯示出它們的曲線，便于實(shí)時(shí)分析判斷電梯運(yùn)行的正常與否。

工作原理：

本專利通過卡爾曼濾波算法將采集的加速度信號(hào)濾波并擬合成實(shí)時(shí)加速度，通過一次積分算法將實(shí)時(shí)加速度計(jì)算為實(shí)時(shí)速度，通過二次積分算法將實(shí)時(shí)速度計(jì)算為實(shí)時(shí)位移，由于通過對(duì)加速度的一次積分求速度，對(duì)加速度的二次積分，即對(duì)速度的一次積分，即求位移，如果所使用積分的方式是對(duì)每次采樣值直接進(jìn)行累加的話，即:第n次積分值=第(n-1)次積分值+第n次采樣濾波值，則會(huì)出現(xiàn)較大的誤差，因此，采用以下改進(jìn)的積分算法：第n次積分值=第(n-1)次積分值+第(n-1)次采樣濾波值+[(第n次采樣濾波值-第(n-1)次采樣濾波值)/2]*t，其中t為采樣周期，具體應(yīng)用在速度和位移上表現(xiàn)為下列式子，一次積分得到速度，velocityz[1]=velocityz[0]+accelerationz[0]+((accelerationx[z]-accelerationz[0])>>1)，其中velocityz[1]代表此刻速度，velocityz[0]代表上一采樣時(shí)刻速度，二次積分得到位移：positionz[1]=positionz[0]+velocityz[0]+((velocityz[1]-velocityz[0])>>1)，其中positionz[1]代表此刻位移，positionz[0]代表上一采樣時(shí)刻位移，本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)存在還不具備同時(shí)檢測(cè)電梯加速度、速度、位移等參數(shù)的問題，具有減小計(jì)算本身帶來(lái)的誤差，使結(jié)果更為精確、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性高、符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)時(shí)分析判斷的有益技術(shù)效果。

利用本發(fā)明的技術(shù)方案，或本領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明技術(shù)方案的啟發(fā)下，設(shè)計(jì)出類似的技術(shù)方案，而達(dá)到上述技術(shù)效果的，均是落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。