摘要
自动电梯门的状况监测对于确保设备运行可靠性、乘客安全以及优化维护计划至关重要。尽管科学文献广泛涵盖了某些类型机械（例如旋转机械）的故障诊断方法，但复杂的机电门系统同样需要得到密切关注。本文提出了一种直观且易于实施的监测方法，适用于广泛的工业应用。该方法通过使用自回归（AR）模型对时间序列信号进行特征提取。通过结合马氏距离（Mahalanobis Distance）与Box–Cox变换，制定了一个状况监测指标，从而实现了基线数据的标准化，并使得阈值设置更加直接和可靠。该方法可以在同一理论框架下应用于单个组件以及整个系统。故障分类通过线性判别分析（LDA）有效完成。还引入了一种名为“成对类别间马氏距离分析”（Pairwise Inter-Class Mahalanobis Distance Analysis，PICMDA）的诊断工具，以帮助直观评估类别之间的差异。在全尺寸电梯门系统上的验证表明，该方法对初期故障具有高度敏感性，并具备出色的诊断能力。该框架提供了一种有效的状况监测和故障诊断工具，其架构具有灵活性，不仅限于电梯门，还可以轻松扩展到其他各种机械系统。
