基于高频采样的电梯曳引机运行状态实时诊断方法及系统

本发明涉及电梯设备状态监测与故障诊断技术领域，且公开了基于高频采样的电梯曳引机运行状态实时诊断方法及系统，该方法通过高频多模态传感器阵列同步采集曳引机振动(≥20kHz)、电流(≥10kHz)、声音/声发射、温度及转速信号，捕获早期微弱故障瞬态特征；边缘计算单元完成数据预处理、时间同步、特征提取与异常检测，经云边协同将关键数据上传云端；云端采用工况自适应策略与多模态融合模型深度诊断，输出故障类型、位置及等级；结合增量学习与退化模型实现健康量化与剩余寿命预测。本发明通过高频数据捕获与智能算法融合，提升了曳引机早期故障检出能力、变工况适应性与诊断实时性，为电梯预测性维护提供解决方案。