基于大數據的電梯故障預測新模式

陳廣博

摘 要 隨著社會經濟的發展，我國的城市化進程有了很大進展，對電梯的應用也越來越廣泛，電梯已成為人們日常生活中必不可少的一部分，隨之帶來的電梯安全隱患同樣值得引起重視。需要利用大數據的技術對現有的電梯數據進行挖掘，從而挖掘出故障產生的各種規律。本文提出了一種基于大數據的電梯故障預測新模式，對電梯設計、安裝、維保和檢驗等環節的數據進行采集、處理和挖掘，找出電梯設備發生故障的規律，從而實現對電梯的重點檢驗、預測性維修和剩余使用壽命的評估，并在一定程度上提升電梯設備的安全性。

關鍵詞 大數據;電梯故障;預測與研究

引言

隨著社會的發展，科技的進步，我國電梯總量直線上升。針對電梯的安全管理和維修保養問題日益突出。以下為了研究大數據時代下電梯故障診斷和預測的可行性，對其海量的電梯檢驗數據以及有關電梯轎廂振動的數據進行了相應的提取，依靠大數據分析的方法預測電梯故障的方式。利用電梯運行特征的大數據不斷挖掘電梯出現故障的相關信息，針對電梯出現故障進行有效的診斷。希望不斷提高電梯故障預測的能力和檢修的水平，提升人們的生活質量[1]。

1電梯運行故障概述

電梯作為特種設備之一，主要是由機械設備、電氣控制系統以及電力拖動等部分所組成的。電梯在長時間的運行中，由于受到眾多因素的影響，往往會導致出現一系列的故障問題，主要包括兩個方面。其一是機械故障，例如：軸承出現損傷，鋼絲繩出現嚴重磨損，開關門變形或卡阻，轎廂出現晃動等等。導致出現機械故障的原因有機械部件疲勞，運行磨損以及連接部件松脫變形等等。其二是電氣故障，主要包括突然停機，選層按鈕失靈，無法自動關閉轎廂門，突然停止運行，開關門速度過快或過慢等等。導致出現電氣故障的原因有接觸點氧化，線路短路或者斷路，絕緣失效，安全裝置誤動作，電子元器件出現損壞等等。

2大數據的定義及特點

大數據（Big Data）就是指超過傳統數據庫處理數據的一種能力的數據。那么它的數據規模以及傳輸速度的要求就特別高，或者它的結構不太適合于原來的數據庫的系統。數據中隱藏著有用的價值以及信息，在以前的技術上需要花費大量的時間以及金錢成本去挖掘數據里有用的信息。大數據就可以大大改善這個情況。大數據可以通過快速獲取、處理分析還抽取價值的海量和多樣化的交易數據信息。大數據具備海量化、多樣化、快速化、價值化等多種特點[2]。

3基于大數據的電梯故障預測模式

3.1 電梯設計、安裝和維保的信息數據采集

電梯設計、安裝和維保的信息采集主要從以下幾方面獲取：①從電梯制造企業的電梯設計、制造、安裝的相關文件中，獲取電梯設計、制造、安裝的初始狀態資料，包括采用的標準、重要設計參數、關鍵制造工藝等信息。②從電梯維護保養單位的修理工單、維保記錄等文件中，獲取電梯急修、日常維護保養中涉及的零部件更換、調整、使用壽命、工作狀況等信息。③從物聯網平臺通過信號采集獲取電梯的實時運行數據，主要包括運行參數、實時狀態監測等數據。

3.2 及時開展電梯機械養護與維修工作

電梯能否在使用期間安穩運行，是現階段人們最為擔心的問題。為了能夠降低電梯產生安全事故的概率，就要及時開展養護和維修工作，準確排除安全隱患，在保證電梯運轉性能的基礎上，對每一處零件進行詳細檢查，一旦發現問題就要及時處理。電梯機械維修人員在日常工作期間要準確記錄每一個零件的使用時間、磨損狀況等內容，全面提升自電梯機械的養護和維修意識，從根本上解決問題，保證電梯機械安穩運行。電梯機械維修管理人員將每一項工作職責落實到每一個維修人員身上，招聘具有專業性的維修管理人員，并要定期對其專業技能進行檢查，要求維修人員嚴格按照規范時間開展更換潤滑油、維修配件等工作，這樣不僅能夠降低電梯整體的消耗量，同時也能保證電梯使用人員的人身安全[3]。

3.3 利用人工化的神經網絡的診斷方法進行對應的預測

在人工化的神經網絡中神經元結構可以用不同的對象進行表示，例如：字母、特征、數字、概念和一些有意義的抽象模式。人工神經網絡在不同層次和程度上模擬了人腦神經結構的處理信息的能力，同時在模式識別和圖像處理進行控制優化，在預報智能信息管理上被眾多領域應用。本文對于電梯故障預測模型主要是通過傳感器采集到的電梯運行溫度、速度、濕度、載重量、橋廂震動值多個方面進行分析處理。首先做神經網絡的訓練數據，其次做測試數據來預測電梯在未來某個時間段發生沖頂或蹲底故障的概率。通過人工化神經網絡電梯故障預測模型的建立，不斷驗證了人工化神經網絡在故障預測方面的有效性。

3.4 電梯智慧維保平臺

根據前述電梯運行故障診斷、模糊聚類算法對故障數據的分類以及BP神經網絡計算電梯的剩余壽命，設計研發了電梯按需維保系統。該系統兼具運行監測、實時診斷、故障預警、維保決策等功能，在前端監測數據的指導下開展故障實時診斷，并根據診斷結果啟動報警功能，根據故障類型和體量數據，結合BP神經網絡算法計算電梯故障時間節點及剩余使用時間，從而確定維保時間和次數，實現科學決策。系統可全面推動電梯的安全監控與維保策略相結合，真正實現“按需維保”[4]。

3.5 萬能表檢測故障排除法

在電梯出現短路及斷路電氣故障問題時，電梯維修工作的關鍵點在于對故障點位置的鎖定。因此，維修人員可借助于萬能表檢測設備，對電路的電阻值進行測量，若在電阻值出現異常檢測數據時，維修人員可在短時間內對具體的電氣系統故障點進行鎖定。例如在電梯出現斷路故障時，維修人員可通過萬用表，將設備調至低阻擋檢測電阻值，若數值過大或出現斷路現象時，可快速鎖定斷路故障的具體故障點位置。在電梯電氣系統出現短路故障問題時，維修人員則使用萬能表設備檢測電路電阻值大小，而在電阻檢測數值過小或是出現通路現象時，可快速將故障點位置進行鎖定[5]。

3.6 科學安裝電梯超載保護裝置

為了能夠為人們使用電梯提供安全保障，要始終堅持“安全第一”的處理原則，結合電梯實際運行狀況分析，不斷完善和創新電梯保護系統，科學安裝電梯超載保護裝置。①合理安裝活絡性電梯轎廂。電梯超載保護裝置在轎廂下轎底、上轎底之間的位置上合理設置稱重橡膠，并將設置的這些橡膠的作為轎廂開展多項活動的關鍵性稱重元件。一旦轎廂產生超荷載的問題，其實際壓力能夠對轎廂下轎底向下進行壓制，進而就會使設置的橡膠發生形狀變化，在其觸碰微動開關期間，就會直接觸發電梯自身的控制功能。因此，要保證帶電梯轎廂超載保護裝置的靈活性，即便在日常的維護保養工作期間，會消耗大量的時間、會涉及非常煩瑣的步驟，但是其能有效節省資金成本，能夠全面提升電梯機械系統運行的安全性。②注重開展轎頂稱重工作。稱重裝置在轎頂的時候，要注重選擇重量比較沉的元件來開展彈簧組壓縮工作，如果電梯能夠接受不同層次的載重量，繩頭組就會對彈簧組起到相應的帶動作用;同時還要充分利用杠桿原理，使其形成在上下方向進行搖擺;如果電梯轎廂產生超載狀況，搖擺的杠桿就會直接觸碰到微動開關，就會及時切斷電梯整體的控制效率，進而防止產生一系列危險事故。③注重開展機房稱重工作。機房稱重工作主要就是將電梯超載裝置設計工作延伸到機房系統設計工作中。如果不能科學的在轎頂、轎頂設計稱重裝置，就要充分運用2：1的繞法、轎頂稱重方式相似的運行原理進行工作，將超載裝置直接安裝到繩頭板的位置上。這樣稱重裝置部分的杠桿就會被繩頭組合帶動起來。在荷載量不斷變化的影響下，杠桿就會進行擺動，其也會觸碰到微動開關，進而切斷電梯整體的控制功能[6]。

4結束語

綜上所述，我國電梯保有量巨大，通過基于大數據的電梯故障預測新模式，在電梯的設計、安裝、維保和檢驗多個環節開展數據信息的采集，應用大數據挖掘技術的典型分析方法，分析電梯各環節相關特征信息對在用電梯設備故障的影響，并分析數據來預測電梯的典型故障，在一定程度上預報電梯設備故障，從而進行重點檢修。這不僅能夠在一定程度上提升電梯設備的安全性，而且會產生良好的社會效益和巨大的經濟效益，同時對電梯的故障預測、維修保養以及對電梯的檢驗、評估和監管也有很大幫助。

參考文獻

[1] 冷子文，卜永剛，朱文杰.神經網絡在電梯故障診斷中的應用[J].中國電梯，2019，30（19）：70-72.

[2] 張慎如，王爽，王會方，等.電梯應急處置與安全監管大數據分析決策技術研究[J].機電工程技術，2019，48（5）：125-128.

[3] 李東風.基于物聯網技術的電梯安全運行監控系統[J].通訊世界，2017（17）：8-9.

[4] 徐子棟.電梯運行現狀及其管理方案的優化研究[J].科技風， 2019（20）：153.

[5] 林燕，李剛，林創魯，等.電梯物聯網技術國內外發展現狀綜述[J].中國電梯，2019（9）：35-37.

[6] 許志明，何程銳.電梯典型故障案例分析[J].中國電梯，2019， 30（14）：65-66.