吳建坤,余祥峰,林俊濱,姚志鋒
(1.廈門市海滄區市場監督管理局;2.廈門市特種設備檢驗檢測院)
我國的經濟不斷發展,高樓大廈越來越多,電梯也越來越多,已經成為日常生活中不可或缺的重要運輸工具。據相關部門統計,2018 年中國的電梯保有量已經達到628 萬臺,2019 年全年電梯生產量達到了117.3 萬臺,保有量突破700萬臺,目前我國電梯保有量和年生產量均為世界第一,并將繼續保持這一領先趨勢。電梯的大量發展,伴隨而來也有電梯管理及電梯安全的提升。如此龐大的電梯數量不可避免存在一些安全隱患,電梯出現故障時,轎廂內屏幕有些直接黑屏,有些則是顯示一些乘客無法辨識含義的字符如圖1,電梯自動找位置造成“墜梯”錯覺等這些都會加劇乘客的恐慌,當乘客不明就里時,就容易產生危險行為,直接導致事故發生。

圖1 電梯故障顯示
目前國內外很多學者都對電梯安全開展大量研究,2003年美國學者就已將智能思想引入電梯研究領域。國內人工智能在電梯行業起步較晚,目前研究機構主要有阿里云和中國科學院計算機研究所。國內一些電梯制造企業也有做相關研究。這些研究主要側向于集中于群控智能調度方面,通過人工智能學習、判斷及算法,提高電梯運行服務效率。在電梯使用過程中的安全控制與反饋方面研究應用較少,而這塊卻是直接關系到乘客安全最直接的一環。人工智能技術若能應用到電梯使用安全領域,將具有重要意義。
自2014 年《中華人民共和國特種設備安全法》實施以來,特種設備安全管理提升了一個水平,在特種設備數量快速增長的情況下,電梯事故和死亡人數呈逐年下降趨勢,如圖2 所示。根據市場監督管理總局關于2019 年全國特種設備安全狀況分析,事故原因主要分三類:一是因使用、管理不當發生事故,占總起數的87.10%左右。違章作業仍是造成事故的主要原因,具體表現為作業人員違章操作、操作不當甚至無證作業、維護缺失、管理不善等。二是因設備制造、維修檢修、安裝拆卸以及運行過程中產生的質量安全缺陷導致的事故約占8.60%。三是其他次生原因導致的事故,約占4.30%。從上面3 類數據不難看出,使用和管理不當乃是事故的主要來源。通過對事故情況進行分析,由于不正確的使用,大約占比35%,如小孩子反復開關電梯門、隨意敲打轎廂按鈕,部分人員撞門、扒門等不安全行為等。未經專業培訓違規救援,占45%的比例,包括乘客盲目自救、非專業人員違規救援。很多事故案例表明,電梯困人后盲目自救是直接造成乘客死亡的一個重要因素。提高全民電梯知識與水平需要時間的積累,而改進電梯軟硬件功能來提升電梯使用安全卻是容易做到的。

圖2 電梯事故統計
近年來,我國電子工業持續高速增長,集成電路產業進入快速發展軌道。制造成本不斷往低廉化發展。通過在現有電梯產品軟硬件基礎上,改進電梯控制系統軟硬件功能,如配置液晶顯示器、預警傳感器等來滿足更高層次的安全與使用要求。本文結合電梯日常使用與事故分析提出改進系統軟硬件功能設想,該系統主要包括電梯困人智能安撫救援模塊、智能檢測不良行為模塊、緊急報警模塊、故障記錄和云分析模塊,使電梯更加智能,更加安全。
電梯困人智能安撫模塊結構如圖3 所示。電梯故障困人后,電梯自動切換智能安撫系統,利用電梯內部廣告顯示屏和語音系統告知乘客電梯出現故障,這是保護乘客的一種方式,要求乘客耐心等在救援,切勿盲目自救。同時,該救援模塊會自動切換逐級撥打救援電話。第一級為值班室或監控室;第二級為電梯維保單位與監管部門電話(如廈門96196電梯預警中心),第三級為消防電話。通過三級響應確保第一時間解救受困人員。

圖3 智能安撫救援模塊結構圖
電梯是一個含機械和電氣等多重保護的系統,乘客不規范乘坐方式極易使電梯無法正常運行。一旦安全回路斷開就容器發生困人事故。智能檢測不良行為模塊,通過在轎廂加裝傳感器,結合軟件系統對轎廂及門系統進行檢測,發現不良行為后,能提前通過語音或屏幕發出警告,告知可能產生的嚴重后果,同時電梯自動平層并停止運行。若在規定時間內,不良行為仍持續發生,該模塊會將情況自動播報給監控室,讓值班人員及時處理。智能檢測模塊流程詳見圖4。
故障記錄和云分析模塊能夠按預設的要求,將電梯使用與維保數據及時上傳云端,通過大數據分析,就能夠了解不同廠家,不同使用環境下電梯容易發生故障的部位。一方面能夠有效促進電梯生產企業有針對性進行改進,增加電梯安全系數與壽命。另一方面通過數據分析,有利于監管部門在魚龍混雜的電梯生產企業和維保單位確定監管重點對象。

圖4 智能檢測不良行為模塊
目前我國電梯正在高速發展,通過將人工智能直接運用到電梯安全使用中,能夠有效降低使用環節造成的故障。同時利用大數據建立電梯生產、使用、檢驗和監管完整生態鏈體系,將極大促進整個電梯行業的發展,有效保障電梯使用安全。