1.一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：S1、电梯轿厢的轿厢门开关时，分别采集电梯门系统的声音数据、轿厢门的加速度数据以及电梯门机的振动数据，所采集到的声音数据、加速度数据和振动数据发送至工控机；

S2、所述工控机运行声音算法模型，周期性地分析所述电梯门系统的声音数据，获取所述电梯门系统的故障音；

S3、所述工控机基于所述加速度数据，利用积分算法获取轿厢门的速度和位移，所述工控机基于门机的振动数据，利用数字信号处理算法获取门机振动峭度；所述门机的振动数据包括电机轴径向方向的振动的数据和电梯轿厢门开关时振动的数据；

其中，获取轿厢门的速度和位移的方法具体如下：

加速度传感器采集轿厢门开启的加速度为a，

基于加速度a，得到轿厢门开闭时速度V＝∫adt，

电梯开门时位移为X1＝Vt+∫(∫adt)dt，电梯关门时的位移为X2＝Vt+∫(∫adt)dt，轿厢门开启时位移方向为正方向，轿厢门关闭时位移方向为负方向，轿厢门开启再关闭总位移为X＝X1+X2，轿厢门关闭完好时X＝0；

S4、所述工控机基于所述故障音、所述轿厢门的速度和位移以及所述门机振动峭度，通过故障判断算法，判断所述电梯门系统是否异常，分析出所述电梯门系统的健康状态；

S5、云平台展示所述工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果所述健康状态为异常，则所述云平台自动报警。

2.根据权利要求1所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于：其中，获取电梯门系统的故障音的方法具体如下：步骤一、根据声音识别算法对电梯门系统的声音数据进行预加重、分帧和加窗；

步骤二、根据声音识别算法对每一个分帧后的语音信号进行傅里叶变换，得到对应的频谱；

步骤三、根据声音识别算法将频谱通过Mel滤波器组进行滤波，获取Mel频谱；

步骤四、根据声音识别算法对Mel频谱进行倒谱分析，获得Mel频率倒谱系数MFCC作为门系统声音特征；

步骤五、利用声音分类器对Mel频率倒谱系数MFCC进行训练和识别，获取电梯门系统的常见故障音的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于：其中，获取门机振动峭度的方法具体如下：k为峭度，x(t)为瞬时振幅，为振幅均值，p(x)为概率密度，σ为标准差。

4.根据权利要求1所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断方法，其特征在于：其中，故障判断算法具体如下：

1)当识别出故障音1，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出轿厢门和门导轨有摩擦；

2)当识别出故障音2，轿厢门开闭时速度V＞正常开关门最大速度为Vm，轿厢门关闭完好时X＝0时，判断出门刀与钩锁轮的间隙过大或厅门过早脱门刀；

3)当识别出故障音3，峭度K＞3，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出地坎槽内有异物或有卡顿；

4)当识别出故障音4，轿厢门开闭时速度V≠0时，判断出关门的重锤与导向套摩擦或悬挂重锤的钢丝绳头过长摩擦立柱；

5)当识别出故障音5，轿厢门开闭时速度V≠0时，峭度K＞3，判断出门电机的轴承损坏或偏心轮与门上坎的间隙过大或过小；

6)当识别出故障音6，轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＜开门时最大位移为Xm，判断出拖地摩擦地坎或厅门防火边与门套有摩擦；

7)当识别出故障音7，轿厢门开闭时速度V≠0时，电梯开门时位移为X1＝开门时最大位移为Xm时，判断出厅门副门触点接触时摩擦；

8)当识别出故障音8，轿厢门开闭时速度V≠0，峭度K＞3，X≠0时，判断出门轮损坏或门轮轴承损坏。

5.一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，其特征在于，所述系统包括：工控机、声音采集模块、电梯速度数据采集模块、电梯振动数据采集模块和云平台；

电梯轿厢的轿厢门开关时，所述声音采集模块采集电梯门系统声音的数据、所述电梯速度数据采集模块采集轿厢门的加速度数据、所述电梯振动数据采集模块采集电梯门机的振动数据，所述工控机运行声音算法模型，周期性地分析、判断电梯门系统声音数据，获取故障音数据；

所述工控机基于加速度数据，利用积分算法获取轿厢门速度和位移数据；

所述工控机基于数字信号处理算法，获取门机振动峭度；

所述工控机基于故障音的数据，基于所述轿厢门速度、所述位移数据以及所述门机振动峭度，利用故障判断算法，判断所述电梯门系统是否异常，并且分析电梯门系统的健康状态；

云平台展示所述工控机发送的电梯门系统的健康状态，如果所述健康状态为异常，则所述云平台自动报警。

6.根据权利要求5所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，其特征在于：所述工控机为树莓派CM4Sensing。

7.根据权利要求5所述的一种基于声音识别技术的电梯门系统故障诊断的系统，其特征在于：所述工控机通过4G/5G网络将处理数据发送至云平台。