【摘 要】
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随着自动电扶梯应用的日益普及，安全事故率呈上升趋势，设备运行监控及报警应该得到足够的重视。文章基于温度信号与噪声信号相融合的方式构建自动扶梯故障监测系统，通过监测扶手带的温度来预判扶手带的张紧情况，通过监测梯级的噪声来判断梯级是否出现故障，同时基于BP神经网络与遗传算法进行故障类型识别，通过对多个传感器的监测创建覆盖自动扶梯全寿命周期、高效精确的故障监测系统。
【机 构】
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中国铁路广州集团有限公司站房建设指挥部
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随着自动电扶梯应用的日益普及，安全事故率呈上升趋势，设备运行监控及报警应该得到足够的重视。文章基于温度信号与噪声信号相融合的方式构建自动扶梯故障监测系统，通过监测扶手带的温度来预判扶手带的张紧情况，通过监测梯级的噪声来判断梯级是否出现故障，同时基于BP神经网络与遗传算法进行故障类型识别，通过对多个传感器的监测创建覆盖自动扶梯全寿命周期、高效精确的故障监测系统。
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