基于大数据的电梯故障预测新模式

陈广博

摘 要 随着社会经济的发展，我国的城市化进程有了很大进展，对电梯的应用也越来越广泛，电梯已成为人们日常生活中必不可少的一部分，随之带来的电梯安全隐患同样值得引起重视。需要利用大数据的技术对现有的电梯数据进行挖掘，从而挖掘出故障产生的各种规律。本文提出了一种基于大数据的电梯故障预测新模式，对电梯设计、安装、维保和检验等环节的数据进行采集、处理和挖掘，找出电梯设备发生故障的规律，从而实现对电梯的重点检验、预测性维修和剩余使用寿命的评估，并在一定程度上提升电梯设备的安全性。

关键词 大数据;电梯故障;预测与研究

引言

随着社会的发展，科技的进步，我国电梯总量直线上升。针对电梯的安全管理和維修保养问题日益突出。以下为了研究大数据时代下电梯故障诊断和预测的可行性，对其海量的电梯检验数据以及有关电梯轿厢振动的数据进行了相应的提取，依靠大数据分析的方法预测电梯故障的方式。利用电梯运行特征的大数据不断挖掘电梯出现故障的相关信息，针对电梯出现故障进行有效的诊断。希望不断提高电梯故障预测的能力和检修的水平，提升人们的生活质量[1]。

1电梯运行故障概述

电梯作为特种设备之一，主要是由机械设备、电气控制系统以及电力拖动等部分所组成的。电梯在长时间的运行中，由于受到众多因素的影响，往往会导致出现一系列的故障问题，主要包括两个方面。其一是机械故障，例如：轴承出现损伤，钢丝绳出现严重磨损，开关门变形或卡阻，轿厢出现晃动等等。导致出现机械故障的原因有机械部件疲劳，运行磨损以及连接部件松脱变形等等。其二是电气故障，主要包括突然停机，选层按钮失灵，无法自动关闭轿厢门，突然停止运行，开关门速度过快或过慢等等。导致出现电气故障的原因有接触点氧化，线路短路或者断路，绝缘失效，安全装置误动作，电子元器件出现损坏等等。

2大数据的定义及特点

大数据（Big Data）就是指超过传统数据库处理数据的一种能力的数据。那么它的数据规模以及传输速度的要求就特别高，或者它的结构不太适合于原来的数据库的系统。数据中隐藏着有用的价值以及信息，在以前的技术上需要花费大量的时间以及金钱成本去挖掘数据里有用的信息。大数据就可以大大改善这个情况。大数据可以通过快速获取、处理分析还抽取价值的海量和多样化的交易数据信息。大数据具备海量化、多样化、快速化、价值化等多种特点[2]。

3基于大数据的电梯故障预测模式

3.1 电梯设计、安装和维保的信息数据采集

电梯设计、安装和维保的信息采集主要从以下几方面获取：①从电梯制造企业的电梯设计、制造、安装的相关文件中，获取电梯设计、制造、安装的初始状态资料，包括采用的标准、重要设计参数、关键制造工艺等信息。②从电梯维护保养单位的修理工单、维保记录等文件中，获取电梯急修、日常维护保养中涉及的零部件更换、调整、使用寿命、工作状况等信息。③从物联网平台通过信号采集获取电梯的实时运行数据，主要包括运行参数、实时状态监测等数据。

3.2 及时开展电梯机械养护与维修工作

电梯能否在使用期间安稳运行，是现阶段人们最为担心的问题。为了能够降低电梯产生安全事故的概率，就要及时开展养护和维修工作，准确排除安全隐患，在保证电梯运转性能的基础上，对每一处零件进行详细检查，一旦发现问题就要及时处理。电梯机械维修人员在日常工作期间要准确记录每一个零件的使用时间、磨损状况等内容，全面提升自电梯机械的养护和维修意识，从根本上解决问题，保证电梯机械安稳运行。电梯机械维修管理人员将每一项工作职责落实到每一个维修人员身上，招聘具有专业性的维修管理人员，并要定期对其专业技能进行检查，要求维修人员严格按照规范时间开展更换润滑油、维修配件等工作，这样不仅能够降低电梯整体的消耗量，同时也能保证电梯使用人员的人身安全[3]。

3.3 利用人工化的神经网络的诊断方法进行对应的预测

在人工化的神经网络中神经元结构可以用不同的对象进行表示，例如：字母、特征、数字、概念和一些有意义的抽象模式。人工神经网络在不同层次和程度上模拟了人脑神经结构的处理信息的能力，同时在模式识别和图像处理进行控制优化，在预报智能信息管理上被众多领域应用。本文对于电梯故障预测模型主要是通过传感器采集到的电梯运行温度、速度、湿度、载重量、桥厢震动值多个方面进行分析处理。首先做神经网络的训练数据，其次做测试数据来预测电梯在未来某个时间段发生冲顶或蹲底故障的概率。通过人工化神经网络电梯故障预测模型的建立，不断验证了人工化神经网络在故障预测方面的有效性。

3.4 电梯智慧维保平台

根据前述电梯运行故障诊断、模糊聚类算法对故障数据的分类以及BP神经网络计算电梯的剩余寿命，设计研发了电梯按需维保系统。该系统兼具运行监测、实时诊断、故障预警、维保决策等功能，在前端监测数据的指导下开展故障实时诊断，并根据诊断结果启动报警功能，根据故障类型和体量数据，结合BP神经网络算法计算电梯故障时间节点及剩余使用时间，从而确定维保时间和次数，实现科学决策。系统可全面推动电梯的安全监控与维保策略相结合，真正实现“按需维保”[4]。

3.5 万能表检测故障排除法

在电梯出现短路及断路电气故障问题时，电梯维修工作的关键点在于对故障点位置的锁定。因此，维修人员可借助于万能表检测设备，对电路的电阻值进行测量，若在电阻值出现异常检测数据时，维修人员可在短时间内对具体的电气系统故障点进行锁定。例如在电梯出现断路故障时，维修人员可通过万用表，将设备调至低阻挡检测电阻值，若数值过大或出现断路现象时，可快速锁定断路故障的具体故障点位置。在电梯电气系统出现短路故障问题时，维修人员则使用万能表设备检测电路电阻值大小，而在电阻检测数值过小或是出现通路现象时，可快速将故障点位置进行锁定[5]。

3.6 科学安装电梯超载保护装置

为了能够为人们使用电梯提供安全保障，要始终坚持“安全第一”的处理原则，结合电梯实际运行状况分析，不断完善和创新电梯保护系统，科学安装电梯超载保护装置。①合理安装活络性电梯轿厢。电梯超载保护装置在轿厢下轿底、上轿底之间的位置上合理设置称重橡胶，并将设置的这些橡胶的作为轿厢开展多项活动的關键性称重元件。一旦轿厢产生超荷载的问题，其实际压力能够对轿厢下轿底向下进行压制，进而就会使设置的橡胶发生形状变化，在其触碰微动开关期间，就会直接触发电梯自身的控制功能。因此，要保证带电梯轿厢超载保护装置的灵活性，即便在日常的维护保养工作期间，会消耗大量的时间、会涉及非常烦琐的步骤，但是其能有效节省资金成本，能够全面提升电梯机械系统运行的安全性。②注重开展轿顶称重工作。称重装置在轿顶的时候，要注重选择重量比较沉的元件来开展弹簧组压缩工作，如果电梯能够接受不同层次的载重量，绳头组就会对弹簧组起到相应的带动作用;同时还要充分利用杠杆原理，使其形成在上下方向进行摇摆;如果电梯轿厢产生超载状况，摇摆的杠杆就会直接触碰到微动开关，就会及时切断电梯整体的控制效率，进而防止产生一系列危险事故。③注重开展机房称重工作。机房称重工作主要就是将电梯超载装置设计工作延伸到机房系统设计工作中。如果不能科学的在轿顶、轿顶设计称重装置，就要充分运用2：1的绕法、轿顶称重方式相似的运行原理进行工作，将超载装置直接安装到绳头板的位置上。这样称重装置部分的杠杆就会被绳头组合带动起来。在荷载量不断变化的影响下，杠杆就会进行摆动，其也会触碰到微动开关，进而切断电梯整体的控制功能[6]。

4结束语

综上所述，我国电梯保有量巨大，通过基于大数据的电梯故障预测新模式，在电梯的设计、安装、维保和检验多个环节开展数据信息的采集，应用大数据挖掘技术的典型分析方法，分析电梯各环节相关特征信息对在用电梯设备故障的影响，并分析数据来预测电梯的典型故障，在一定程度上预报电梯设备故障，从而进行重点检修。这不仅能够在一定程度上提升电梯设备的安全性，而且会产生良好的社会效益和巨大的经济效益，同时对电梯的故障预测、维修保养以及对电梯的检验、评估和监管也有很大帮助。

参考文献

[1] 冷子文，卜永刚，朱文杰.神经网络在电梯故障诊断中的应用[J].中国电梯，2019，30（19）：70-72.

[2] 张慎如，王爽，王会方，等.电梯应急处置与安全监管大数据分析决策技术研究[J].机电工程技术，2019，48（5）：125-128.

[3] 李东风.基于物联网技术的电梯安全运行监控系统[J].通讯世界，2017（17）：8-9.

[4] 徐子栋.电梯运行现状及其管理方案的优化研究[J].科技风， 2019（20）：153.

[5] 林燕，李刚，林创鲁，等.电梯物联网技术国内外发展现状综述[J].中国电梯，2019（9）：35-37.

[6] 许志明，何程锐.电梯典型故障案例分析[J].中国电梯，2019， 30（14）：65-66.