随着城市化发展的加快，电梯的数量与使用频率飞速地增加，同时电梯应用领域与地域分布范围不断地扩大，使得电梯已成为人们工作与生活中不可缺少的交通工具。然而，一旦电梯发生故障将影响乘客乘坐电梯的舒适性，甚至危及到乘客的人身安全。如何通过一定的技术手段，对电梯可能发生的故障做出合理的预测，使故障带来的危害最大程度的降低，已经成为电梯安全研究人员的主要研究目标之一。　　电梯的基本运行状态都会在轿厢的振动形式中得到体现。因此，轿厢的振动信号包含电梯运行状态的信息，可通过分析轿厢的振动加速度信号辨识电梯的运行状态。电梯轿厢的振动加速度信号是非线性、非平稳信号，必须选择合理的方法分析轿厢的振动信号与提取能够表征电梯运行状态及机械故障类型的特征量。　　本文首先搭建以 PCB-ICP352C33型加速度传感器、NI9234数据采集卡、LabVIEW编程软件为核心数据采集系统，并使用该系统采集不同运行状态下轿厢的振动加速度信号；其次，用径向基核函数插值代替三次样条插值拟合EMD包络线，并用改进算法预处理电梯轿厢的加速度信号，得到能够表征电梯运行状态的特征信号；再次，通过优化相空间中吸引子轨迹点间的距离计算与关联积分计算对GP算法进行改进，并使用改进算法提取不同运行状态下的关联维数特征向量；最后，运用最小二乘支持向量机对不同运行状态下的关联维特征向量进行分类，从而辨识电梯的运行状态及故障类型。　　实验结果表明，该方法能够有效的辨识电梯的运行状态及故障类型，以便采取相应的措施消除故障，降低电梯故障带来的危害，为电梯机械故障诊断提供了一种切实可行的方法。