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刍议大数据时代下的电梯故障预测

发表时间：2021/5/17 来源：《基层建设》2021年第2期作者：徐开东

[导读] 摘要：随着生活的发展，科技的进步，人们的日常生活和工作离不开电梯的支持，因此电梯的正常、安全、有效运行是不容忽视的。

        浙江省特种设备科学研究院浙江杭州 310000
        摘要：随着生活的发展，科技的进步，人们的日常生活和工作离不开电梯的支持，因此电梯的正常、安全、有效运行是不容忽视的。现如今，我国电梯已经成为了人们生活的基本交通工具，同时电梯所的安全隐患也受到人们的重视和关注。目前我国电梯出现的故障问题对人类生命安全及财产构成了严重的威胁，也影响了人们生活的质量。本文针对大数据时代下的电梯故障进行了分析，希望能够提高电气故障预测的能力，保证电梯运行的安全。本文讨论仅供参考。
        关键词：大数据；电梯故障；预测与研究
        引言：
        随着城市步伐的不断推进，高层建筑越来越多，而电梯是高层建筑中至关重要的一部分，不可忽视。电梯是垂直运输设备，经过反复多次启动与制动，能够在楼层间循环运行。然而，在电梯的实际运行中，电梯困人、电梯溜车、意外停止等现象时有发生，对所乘人员的生命安全构成威胁，因此电梯故障预诊断检验检测水平亟待提高。
        一、大数据概述
        （一）大数据的定义及特点
        大数据（BigData）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的高，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[1]。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。
        （二）大数据的主要内容
        大数据主要是指海量的资料信息，涉及到的数据资料的数量是庞大的，无法通过人脑进行计算，甚至无法利用相关软件进行统计。想要在一定时间内进行提取、管理、处理、进行整理后为各大企业提供科学的决策依据，需要依靠大数据进行帮助。大数据可以进行有效的采集信息，对其数量庞大的数据进行科学的处理、分析、归纳。同时大数据应用在我国各行各业中，大数据的合理应用提升的个人企业的经营水平和社会效益。
        （三）大数据的主要应用
        在互联网中的应用：用户的行为以及网络中的操作模式变得更加的多样化。互联网行业需要利用大数据来分析和提升用户的使用体验，增加用户的方便度。大数据的推出在互联网中也是产生了非常积极的影响。
        在电信行业的应用：电信行业的数据暴增的状态已经不能满足人类的需求。因此需要我们锁定用户的价值，获得更多的经济效益，利用大数据来有效地提高企业的运行速度。
        交通行业的应用：针对交通系统的动态性，那么就需要大数据来进行比较全面的分析，及时发现突发事件并且进行解决。针对交通系统的数据存储、计算、处理、分析都需要大数据的支持和配合。
        二、故障预诊断背景和意义
        近几年，电梯事故时有发生，例如，2015年7月湖北出现的电梯踏板翻转事故和2016年9辽宁发生的电梯突然制停事故。出现这一问题的主要原因是最近10年，电梯数量显著增长，但相关工作人员的技术水平和专业素质并未得到大幅提升，人机不匹配日益明显。使得维修保养不完全，不能从根本上消灭危险源。现阶段，国内电梯以每年50万的数量增加，按照要求应配备2万名维修保养人员与1万名安装工作人员，然而事实并非如此，电梯安装与维保人员存在严重缺口。除此之外，老旧电梯在现有电梯中占据着较大的比重，一项统计调查结果显示，部分老旧电梯上的器件老化问题较为严重，这也是引发电梯事故的因素之一。
        基于维保人员整体素质不过关和电梯器件严重老化等内容，建议引入“互联网+”这一思想，借助现代互联网，通过无线通信技术完成电梯监控，有效监控电梯的实际运行情况，对电梯主要部件深入剖析，结合大数据分析技术，及早预警，确保电梯能够安全有效运行[2]。

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        大数据分析是一种全新的模式，主要利用海量数据探究得到未来可能发生的某种规律。互联网时代的高度发展，促使信息的储存量显著增长。我们每天都能体会海量信息给生活带来的影响。因此，亟需利用大数据技术对现有数据进行挖掘，得出电梯故障发生的相应规律。
        三、电梯中常见的故障分析
        首先是电梯机械故障，我国电梯产生机械故障主要有以下几个方面：例如零件的磨损、破损、生锈或者零件的移位、脱落、变形，甚至是机械配合零件出现漏油和润滑程度不佳的情况，导致机械部件的疲劳现象出现老化。其次，对于电机电气的故障，常见电梯故障中大部分为电气故障。目前电梯常见的电气故障的现象有：不能自动关门、指令系统失效、关门后不能正常运行，在运行过程中突然停止，运行时超速或低速，电梯停层时不开门或开门速度异常等现象。
        四、在大数据时代下的电梯故障预测研究
        （一）借助电梯的运行模式进行预测
        借助电梯的运行模式进行故障预测对其电梯设备的安全性和可靠性提出了更高的要求，目前人们迫切希望电梯设备在故障发生之前，根据电梯的运行出现的征兆，使其设备管理人员可以预测设备的故障发生概率和故障发生的类型。从运行的数据建立一种数学模型，预测故障在未来一段时间出现的概率和出现故障的方式，提前做好应对措施。
        （二）借助电梯中常见的故障事例进行对应的诊断达到预测的效果
        目前，基于电梯中常见的故障事例来进行相应的预测，可以达到电梯故障预测的良好效果。根据传统可靠理论能进行预测，主要通过统计学方法研究故障设备在整个周期内的变化规律，或者通过建立故障树分析故障预测的方式。利用故障树可以清晰分析不同层次故障之间的内在联系和计算不同故障出现的概率，提高设备故障的预测效率[3]。
        （三）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。
        （四）利用专家系统通过对电梯进行对应的检测及预测的措施
        所谓的专家系统是人工智能的一个分区，他能够根据知识库工作对所提出的问题进行有效的推理，进而得出正确的答案。通过知识库按照一定的程序进行规划来解决电梯故障的预测。电梯故障诊断专家系统主要有知识库、数据库、人机接口、推理机、知识获取机、解释机六个部分组成。将故障诊断专家系统采用正反向推混合推理结合，推理思路近似于一个人们日常决策的思维方式。例如当电梯门系统故障时，专家系统可以通过故障树对此进行推理。
        结束语：
        综上所述，电梯的质量关系到人类的生活安全，因此电梯在生活中发挥了至关重要的作用。随着人们生活水平的提高和社会的进步，电梯的安全性能检测和故障诊断受到人们的重视，依靠大数据分析故障的平台，结合先进的技术对其电梯故障进行有效的预测，能够提高电梯运行的安全性和可靠性。
        参考文献：
        [1]张玲玲.大数据时代下的电梯故障预测研究[J].低碳世界，2019.
        [2]鲁玉坤,赵振虎.大数据时代下的电梯故障预诊断分析研究[J].中国设备工程,2017,000(016):79-80.
        [3]冯俊衍.大数据时代下电梯企业管理探讨与展望[J].中国电梯,2016(20):68-68.