王爽 冯文龙

摘 要：在国家对“按需维保”理念和电梯物联网技术的大力推行下，研发了基于故障預测和安全评价技术的电梯按需维保平台。依托现有智慧电梯安全综合监管平台数据采集系统，实时采集电梯运行和故障数据，利用原平台大数据分析系统对采集数据开展分析，采用模糊聚类算法开展基于故障状态分级的安全评价，并使用BP神经网络预判电梯安全运行时间。最终建立兼具电梯运行监测、故障实时诊断、事故故障预警、电梯维保决策等功能的维保智能管理系统。系统采用高科技手段为电梯按需维保提供平台，满足社会大众和相关机构对特种设备安全监管的迫切需求。提升电梯安全形势，促进电梯综合管理新机制的形成。

关键词：电梯;按需维保;故障预测;安全评价;物联网;神经网络

中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：2095-1302（2019）11-00-04

0 引 言

我国建设处于高速发展时期，经济腾飞脱离不了交通运输的发展和壮大。在各类运输活动中，有一类至关重要且深系人民生命安全的运输工具—电梯，不可忽视。电梯使用量在我国飞速递增，据统计，2018年仅南京市在用电梯已达97 732台。电梯的安全问题成为国计民生的重中之重。近年来，由于政府对电梯安全监管和应急救援工作的大力推进，以及社会各部门积极配合，研发创新，我国电梯安全监控工作正向着智能化、可视化方向飞速发展，万台事故起数和死亡人数持续下降，安全形势稳定向好[1-5]。

但随着时间的推移，电梯使用年限逐渐累积，机械构件和电器元件逐渐老化，危险因素日益增加，对维保的需要也日益频繁。但现行的电梯维保规定仍停留在《特种设备安全监察条例》规定的“每15日一次清洁、润滑、调整和检查”上。按部就班、定期定点，导致老旧易损的电梯与新投用电梯处于同样维护保养模式下，人力资源和资金投入分布僵化，缺乏科学性。由于维保疏漏导致的电梯故障和事故仍时有发生，造成严重的生命伤害和不良社会影响。因此，如何“按需维保”成为当下政府部门和相关机构关注的重点。

1 按需维保

早在2017年以前，我国就有学者提出“按需维保”理念。按照TSG T5002-2017电梯维护保养规则，传统的维保项目为31项，维保内容单一，基本为“清洁”和“润滑”。而各电梯的使用年限、材料、构件情况和安装、使用状态不同，存在的隐患和问题也大相径庭，无法用简单的“扫灰式”维保统一处理。因此，按照单个电梯的独特“需求”开展维修、维护、保养工作成为当下解决问题的关键[6-7]。

2018年国务院办公厅发布的《关于加强电梯质量安全工作的意见》中关于“改进使用管理与维护保养模式”中提到“‘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。加强维保质量监督抽查，全面提升维保质量”。且在2016年至2019年间，原国家质检总局，现市场监管总局先后颁布《特种设备安全监管改革顶层设计方案》《质检总局关于同意江苏、浙江省开展电梯安全监管改革创新试点的批复》《2019年特种设备安全监察与节能监管工作要点》等文件，将电梯作为突破口开展特种设备安全监管改革，阐明“物联网+维保”是一种预测性维保，借助物联网手段准确了解电梯的运行参数和风险状况，进而依据其风险状况进行维护保养。并正式批复南京和宁波成为首批电梯安全监管改革创新试点城市，将“物联网+维保”作为四项主要任务的其中一项。因此，研发电梯高科技维保策略和手段是当前社会的迫切需求。

2 基于电梯故障监控与识别技术

2.1 电梯安全监控系统架构

以南京特检院建成的“南京智慧电梯安全综合监管平台”为依托，电梯安全监控系统根据先进的物联网技术和云计算技术，以3G移动通信网络为基础，以大规模数据处理和应用服务为支撑，通过建设动态扩展的云数据中心实现电梯生态网络系统的监控和监管。系统总体框架如图1所示。系统结构分为数据采集、网络传输、云计算处理和业务应用四大层次，贯穿标准规范体系和安全保障体系。

监控平台包括终端感知层（现场状态感知及监控装置）、数据传输层（数据支撑网络）、应用层（电梯公共安全监控中心）。终端感知层采集现场数据和状态参数，经数字信号转换进入传输层，远程传输到电梯公共安全监控中心。集中的数据可在终端展开大数据分析和信息挖掘，实现对电梯的全状态监控和故障收集预判[8]。

2.2 系统状态参数采集

通过装设应变片、光电感应探头的感触前端可实时采集电梯运行状态数据，再由远程传输装置按预设时间定期将数据传输至数据分析终端。运行数据采集可采用以下三种方式：

（1）从电梯控制柜直读状态数据，并采集输送;

（2）从电梯的运行部件上布点采集，即前述的应变片和触头装设在电梯运行部件上，通过振动、电流、应力变化等采集信号，并进行信号转换与传输;

（3）在电梯运行部位附近设置独立的传感装置采集。

各种方式可单独使用，也可联合作业，所采集的电梯运行状态包括电梯基站状态、电梯运行方向、电梯平层状态、轿厢门开关状态、轿厢内是否有乘客、上行限位状态、下行限位状态及供电状态。

2.3 RSR法确定故障状态参数指标

我国科学家田凤调提出的RSR（秩和比法）是一种适用于各类数理情况的统计学分析方法。原本被用作医疗卫生统计，但由于其应用广、逻辑强，可满足数理统计学的各种需求，因此将其计算方式用于确定分析电梯故障状态参数指标。

秩和比综合评价法的实质是利用秩变换的方式，将监测样本的多个指标转化为一个取值在[0，1]之间的RSR统计量。且无论针对何种情形，该统计量均为越大越好，符合电梯安全使用周期指数的特征，可以实现对电梯不同时刻的健康运行状态做出综合评价，基于RSR法构造的电梯故障状态参数指标比较可靠且有应用价值。利用加权秩和比值来表示电梯安全使用时间指数，不同的电梯故障状态参数指标对电梯运行的影响程度不同，计算各故障参数和电梯运行变化的关系，从而得到影响权重。电梯安全使用时间指数计算公式如下：

3 电梯故障诊断与安全评价

3.1 电梯运行故障诊断

根据前述的系统状态参数采集，获得远程传输的电梯运行数据，在将数据信号统一形式的前提下，应用基于信号识别、数学模型和知识体系的“基于大数据分析的电梯故障远程诊断系统”[9]，采取调用专家库、大数据分析技术，对采集信号参数进行识别、整合、处理、分析，最终根据故障树法则，将故障信号和普通运行信号辨别并分离，实现电梯故障的预判或诊断。

包含在故障信号中的电梯故障类型有电梯轿门异常关启、轿门或层门未闭合时电梯运行、非开门区域停梯、电梯超速、异常抱闸、抱闸不稳溜梯、电梯蹲底、电梯冲顶、失电等。

3.2 数据处理和故障分类

识别并诊断电梯的故障状态后，需要对电梯的安全现状开展评价。采用模糊聚类算法对电梯故障数据进行处理、分类和电梯状态分级。模糊聚类算法是结合了聚类法和模糊数学的科学算法。模糊算法是将概念模糊化，研究没有清晰边界或定论的事物的理论，比如对电梯的安全状态等级进行划分时，并没有明确规定每一等级的取值范围，因此利用模糊聚类法较为合理，这里采用逐步聚类法，将已监测到的电梯样本数据划分为“优”“良”“中”三类[10-18]。

3.3 BP神经网络预判电梯安全使用时间

基于误差反向传递的BP神经网络算法是依靠梯度下降和层层迭代方式，将模型最终输出和实际值之间的误差降到最小，该算法一般分成输入层、隐含层和输出层，其训练过程可分为如下两部分：

（1）根据已确定好的权值和阈值，在输入层输入数据，正向计算模型输出值和期望输出值之间的误差;

（2）若正向计算的误差超出了起初设定的最大阈值范围，则反向传递误差，通过某种机制将误差分配给各层单元的权值以及连接阈值，以新的权值和阈值替换旧值，计算出下一次的模型参数。

在训练过程中，模型的输出误差随着训练次数的增加不断下降，一旦输出误差小于某一规定的临界值（或者认为误差可忽略不计）时，BP神经网络即完成迭代。此时便基于最终结果开展新样本预测。

基于该算法预判电梯安全状况的要点如下。

（1）由于监测数据均为时序数据，可以以电梯任意连续次数的样本监测值为输入节点，取样第一次监测值为输出，开展BP神经网络计算并预判电梯安全状况。

（2）計算预测样本与模糊聚类“优”“良”“中”三类聚类中心的距离，划分新的预测样本的运行状态等级。在无维保的情况下电梯的安全状况随着时间推移呈现衰退，逐渐归于“中”“差”类，最终进入危险期。

（3）当样本归入“中”类，设置阶段距离判断电梯安全状况何时步入“差”类等危险时刻，当系统计算样本步入此间距后，电梯即进入维修节点或报废期。间隔时间即为电梯的监测点到其维修或退役的时间[9]。

4 电梯按需维保系统研发

4.1 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，其主界面如图2所示。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”。

4.2 数据监测前后台

依托前述“电梯智能公共安全监控平台”中的“电梯运行监控子系统”，通过统一的平台与平台间的对接协议，将维保单位监测的电梯实时数据上传至物联网监测平台，经过检验监察库和96333应急处置系统进行状态比对，核实数据后，将其存储至数据中心云平台。系统具备地图监控、实时数据查看、历史故障记录、分类监控、统计分析等功能，如图3所示。

系统对于对接的电梯厂家接入定量电梯开展监控，并在平台内展示所有监控的电梯状态，同时提供针对不同厂家、不同状态等维度的查询功能。对于在线的电梯，能够实时查看最新的运行数据，如楼层、上下行、运行时间、运行次数、故障数等。

4.3 按需维保计算界面

结合电梯前端运行及故障数据挖掘、处理和整合，再根据BP神经网络算法对电梯故障前使用时间的预测和维修时间的迭代推算设计系统后台运算，开发“按需维保”计算界面，如图4所示。该界面可根据电梯运行数据判断其可能发生的故障，并计算电梯的剩余使用时间和维修间隔，判断电梯预防性维修时间，从而做出相应维保决策。

5 结 语

通过对相关政策的研究和我国电梯维保存在问题的分析和探讨，开展基于故障预测和安全评价技术的电梯按需维保系统研究，可以得出以下结论：

（1）依托现有的智慧电梯平台数据采集系统，实时采集电梯运行和故障数据，并利用平台大数据分析系统对采集的数据开展分析;

（2）采用RSR法确定故障状态参数指标，调用专家库、大数据分析技术对电梯故障开展预判和诊断;

（3）采用模糊聚类算法开展基于故障状态分级的安全评价，并基于BP神经网络算法预估电梯安全运行时间;

（4）建立兼具电梯运行监测、故障实时诊断、事故故障预警、电梯维保决策等功能的维保智能管理系统。

参 考 文 献

[1]李飞，张登攀，马维东.浅析基于物联网的电梯远程监控系统[J].南方农机，2018（17）：168.

[2]陈燕超，蔡卫峰，王天祥.电梯安全远程监控管理系统设计[J].工业控制计算机，2017（12）： 99-100.

[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]杨芝.电梯按需维保时代来临 “互联网+电梯按需维保”保障电梯安全[J].宁波通讯，2019（8）：54-59.

[7]江苏省南京市市场监管局.深化“物联网+按需维保”全面推动电梯监管改革创新[N]. 中国市场监管报，2019-1-22（005）.

[8]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.

[9]王爽，冯文龙.基于大数据分析的电梯故障远程诊断模式探讨[J].中国特种设备安全，2018（9）：39-44.

[10] GOMEZ M P，ANDERSON W E A. A Rational analytic theory of fatigue [J]. Trend in engineering，1961（13）： 9-14.

[11] CHEN J，BROWNE M，TAYLOR M，et al. Application of an interface failure model to predict fatigue crack growth in an implanted metallic femoral stem. [J]. Compute methods programs biomed，2004，73（3）：249-256.

[12] YANG X，FENG D，LI C，et al. Life prediction model for oil-impregnated paper bushing based on weibull distribution [J]. High voltage apparatus，2015（51）： 103-109.

[13] ZHU Q S，GAO F，MA H C，et al. Failure behavior of flip chip solder joint under coupling condition of thermal cycling and electrical current [J]. Journal of materials science materials in electronics，2017（1）：1-9.

[14] ZHANG J，ZHANG X，ZONG Y，et al. Life prediction for a vacuum fluorescent display based on two improved models using the three-parameter weibull right approximation method [J]. Luminescence the journal of biological & chemical luminescence，2017，33（1）：34-39.

[15] PETERSEN D R，LINK R E，TIGDEMIR M，et al. Development of new low-cost indirect tensile test equipment for bituminous mixtures [J]. Journal of testing & evaluation，2001，29（4）：387.

[16]徐光，郑友屹.检验机构对老旧电梯风险评价方法探讨及实践效果[J].中国设备工程，2018（17）：55-56.

[17]周振龙，林正.基于多层次模糊综合评价法的电梯安全评估[J].中国电梯，2018，23（19）：34-36.

[18]周思園.浅析老旧电梯模糊层次安全技术评价方法[J].科学技术创新，2018（13）：168-169.