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电梯大数据服务云平台解决方案创新与实践 作者：李忠生 冷丽娟 来源：《消费电子》2021 年第05 期 随着城市化进程的快速推进，人民生活水平的不断提高，人们对生活的舒适性、便利性提 出了更高的要求。近年来，高层建筑如雨后春笋，电梯数量也急剧增加。据北京市质量技术监 督局统计，截至2018 年底，北京市在用电梯数量已经达到了23 万余台。这体现了电梯在人们 的日常生活中，占据着越来越重要的地位。 电梯的使用给人们带来了方便，但是因为人们的错误使用或未能提早发现潜在故障而造成 的事故却是无法弥补的。据国家质检总局统计数据显示：2017 年全国电梯数量为562.7 万台， 全国发生电梯事故56 起，死亡人数41 人。而电梯发生故障导致停梯困人甚至于受伤案例的数 量可以说是数以万计。目前电梯故障已经是一个民生问题，也逐渐成为了人们投诉的重点内 容。人们已经不满足于电梯不出事故，而是提出了更高的要求：电梯不能老出故障。 2018 年2 月9 日，《国务院办公厅关于加强电梯质量安全工作的意见》指出，我国是电梯 生产和使用大国，电梯质量安全事关人民群众生命财产安全和经济社会发展稳定。近年来，我 国电梯万台事故起数和死亡人数持续下降，安全形势稳定向好。但随着电梯保有量持续增长， 老旧电梯逐年增多，电梯困人故障和安全事故时有发生，社会影响较大。要求到2020 年，电 梯万台事故起数和死亡人数等指标接近发达国家水平。该意见还要求推广“全生命周期安全最 大化和成本最优化”理念，推行“电梯设备+维保服务”一体化采购模式，探索专业化、规模化的 电梯使用管理方式。推动维护保养模式转变，依法推进按需维保，推广“全包维保”、“物联网+ 维保”等新模式。 目前，不断发展的大数据云平台已成为优势产业，并且持续深化的“大数据+行业”战略布 局，已经成功地应用在通信、金融、工业、旅游、医疗、公共安全、新闻媒体、智慧城市、农 业、保险等多个领域，将大数据云平台技术应用于电梯行业势在必行。 系统分为四个层面：数据层、电梯大数据平台层、应用层、展示层，如图所示。 （一）数据层 将电梯基础数据（如电梯型号、层站数、额定速度等）、维修保养数据（如维保单位、维 保人员、维保日期等）、预警数据（预警温度、预警速度、预警运行时长等）录入至数据库 中，通过现场数据采集控制器将现场环境数据（实时温度、湿度、噪声等）、运行数据（启动 时间、启动次数、运行时间等）、故障数据（故障停梯数据）等信息，并将采集到的信息传人 至数据库中。 （二）电梯大数据平台层 将现场信息数据与历史数据不断进行对比分析，通过聚类算法、预测算法、关联算法等方 式，实时得出电梯运行状况，实现电梯远程监控，监测电梯实时运行状态、采集电梯实时故障 信息、智能判断故障情况并作出预置方案。 此次研究采用了聚类算法，整理出电梯设备参数的历史数据，首先经过预处理和标准化， 然后用主成分降维，最后进行聚类分析，输出聚类结果。利用聚类结果，建立SVM分类模 型，并对模型的分类效果进行评估。当有了新的批次运行数据，可以自动进行分类。将运行数 据的类别和其对应的强相关控制参数导入操作样本库中，以此作为参数寻优的样本。在操作样 本库中，有哪些信誉好的足球投注网站不同运行条件下目标参数的最优值，以及对应的强相关的操作变量的取值，进而 可以实现推荐控制参数。 （三）应用层 实现电梯运行监控、电梯设备资产管理。通过历史数据多维分析，如电梯故障统计分析、 电梯维保数据统计分析、应急处置统计分析、报警救援数据统计分析等，再根据电梯运行过程 中产生的数据，对电梯的关键运行状态参数指标做优化分析，比如以运行节能、曳引机运转稳 定性等为目标进行优化分析，推荐目标参数最优时，强相关参数的取值，用于指导电梯的优化 运行。通过优化分析模型，可挖掘历史上最好的运行状态，并固化下来，实现电梯控制经验的 传承以此实现电梯最优运行状态。对电梯做故障分析，采集多点运行数据，进行多维变量异常 侦测，从而提前识别异常，并进行预警，避免重大事故的发生。通过给电梯建立风险评估模 型，可以从基本参数、使用数据、维保数据、故障数据、困人数据、不安全乘梯行为等六个维 度出发给电梯评分，从而当电梯发生故障时，可以准确的分析问题所在并杜绝此类故障再次发 生。 （四）展示层 电梯维保人员可通过移动终端设备（如手机APP 、计算机）自动记录维保信息，方便监督 管理、维保到期自动提醒、维保数据查询以及下载等。一旦发生故障，维保人员能及时收到故 障信息。同时应急救援接警、救援过程实