大数据时代下的电梯故障预诊断分析研究

2017-08-30鲁玉坤赵振虎

中国设备工程 2017年16期

关键词：器件电梯故障

鲁玉坤，赵振虎

（新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院，新疆乌鲁木齐 830011）

大数据时代下的电梯故障预诊断分析研究

鲁玉坤，赵振虎

（新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院，新疆乌鲁木齐 830011）

电梯已经拥有百年的发展史，为日常生活带来较大便利。目前电梯成为日常生活的基本交通工具。然而电梯所带来的安全隐患同样备受关注。在日常应用过程所涌现的故障问题不仅对生命财产安全构成巨大威胁，也严重影响了生活品质。本文基于海量数据的分析深入探讨电梯运行故障的发生规律。

大数据时代；海量数据；电梯；故障；预诊断

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。

1 大数据的内涵

大数据指不能在规定的时间通过常规软件工具完成捕捉、管理与处理的一种数据集合，它是借助新技术、新处理模式方可具有突出的决策力以及洞察力的丰富的信息资产。有人曾给出以下定义：规模庞大，且在数据获取、日常管理、基本存储和常规分析方面远远优于原有数据库软件的一个数据集合，它包含丰富的数据规模、有效的数据流转、形态各异的数据类型，且价值密度低。

从战略意义的层面来说，大数据技术不单纯是要掌握较多的数据信息，还应基于此进行有效的处理。简单来说，若把大数据看成一种产业，则产业盈利重点则是增强数据处理能力，借助挖掘使数据体现价值。

从技术层面而言，大数据和云计算之间紧密相关，具体见图1。显而易见，大数据不能通过单台计算机实施处理操作，一定要选择分布式结构。其显著优势为能够对海量数据开展分布式挖掘，且会结合应用云计算、云存储的相关技术，例如，虚拟化技术和分布式处理。

2 故障预诊断背景和意义

图1 大数据和云计算之间的关系

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，通过无线通讯技术完成电梯监控，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。

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。

3 电梯故障诊断手段

从具体层面而言，故障诊断应涵盖下述内容。其一，获得电梯状态信号。利用传感器等摆放在电梯恰当的位置，合理收集有用信息；其二，提炼电梯特性。基于检测信号着手电梯特性提炼工作，明确电梯运行的主要特性信息；其三，状态评判。利用特征信号评判，会诊电梯状态，确定电梯内部是否存在故障风险；其四，故障预估。依照电梯运行状态分布情况和日常收集的相关信号等数据，确定故障可能发生规律；其五，故障决策。若监测到电梯可能出现故障问题，则应通过控制系统进行验证，同时预警维保人员，使其开展相关的调整和维修保养工作，引起相应的重视。目前电梯故障诊断包含专家系统和模糊分辨等多种方法。因电梯属机械装置，结构较为复杂，且牵涉各种电气安全装置，出现故障的情形十分复杂，通过物理模型和数学模型不能精准描述。因此，现阶段国内外厂家较为倾向借助现场动态数据评测、安全评估电梯的运行情况。

4 电梯迈向大数据时代

4.1 多样混杂性数据

传统的统计方法和结构化数据库数据是相对精确与合理排列的，而大数据时代在某一层面上能够容忍数据不确定性，能够适应各种类型的数据。远程监控记录了电梯发生故障或异常时的各种信号，构成了较为复杂、变化的数据集，甚至还收集了大量不可靠的数据。此类数据通常具有多样性、混杂性且包含各种迥异的数据，传统方法很难通过海量无规则的数据中得到少许的有用信息，而大数据技术恰好解决了这个难题。

4.2 丰富综合性数据

大数据旨在探究所有与电梯相关性数据，而不是依靠有限的数据样本。常规电梯故障仅对部分指标进行采集传输，数据包仅仅涉及一些基础信号点，例如，安全回路和门锁信号等。而随着通讯流量费用的缩减和通讯水平的全面提升，使得现下的传输内容远远不能满足数据分析的需要。当下已有厂家选取非连续全程监控，主要包含故障、载重情况和变频状态等内容，只要依赖信号便能够全面掌控电梯情况，全方位了解电梯。这并非要求获得随机样本，而是获取整体数据。

4.3 大量关联性数据

在大数据时代，一定要清楚的挖掘现象背后的根本原因，让数据自主发声，揭露本质。数据分析要求实施人员精通电梯各种参数，了解电梯的结构，因电梯信息数据庞大，我们可以先通过传统方法进行初步处理，利用样本分析明确电梯相关数据的关联性，进而通过电梯技术人员会诊、协同过滤等完成信息分析，从中提取有效的数据信息，明确是什么和为什么，从而找到电梯故障的根本原因。

5 电梯预诊断

从客户的角度来说，电梯出现突发事故尤为可怕，若想探究出电梯事故的主要引发原因存在一定困难，这是因为电梯系统较为复杂，存在各种不确定性。一旦出现电梯事故，一般花费较少时间进行维修，而故障排查过程会花费大量时间来明确故障源。

对电梯行业而言，预诊断应用较少，截止到当前，只有一线品牌和某些自主开发能力突出的电梯厂家着手布局，借此扩大厂家影响力，而部分人员则通过电梯应急处置平台以及检验检测数据进行分析和预判。本文主要从以下方面探讨电梯预诊断。

第一，电梯数据直接获取。随着人工智能、大数据、云计算的兴起，各个厂家逐渐将数据传输融入电梯的制造过程，远程监控无需二次对电梯进行改造、加装各种传感器，然后经由移动网络，将电梯数据输送至厂家服务器，然后利用大数据平台对数据进行分析预判，挖掘各种信息可能带来的结果。这种数据由于厂家统一部署，数据相对准确，减少了数据误报率。第二，检验检测数据获取。目前从国家层面已经着手建立检验检测数据归集平台，该平台的上线将汇聚全国各个检验检测机构的数据，通过对历年检验检测数据的分析得到电梯故障可能发生的概率趋势及故障点，从而达到故障预判。第三，故障与诊断。研究电梯参数异常问题，例如，电梯振动和运行电流不合理波动，这可能是因电梯内部的机械零件处于异常状态，然而，却不会引发故障。此种情况较为普遍，可利用预诊断算法进行分析，提前报警，然后通过维保人员完成排查，调整器件，以免电梯运行过程出现故障。第四，严格监控器件寿命。利用电梯远程监控来收集器件的实际使用情况，围绕不同的工况和使用时间等展开统计分析，基于器件，构建寿命数据库。其数据量十分巨大，且复杂繁琐，排除偶发因素，明确其中规律，及早更换调整器件，防范安全事故的出现。监控器件涵盖安全方面，利用运行次数等完成判断，当器件濒临使用寿命前马上更换。不同的器件对应的使用寿命也不同，接触器，其使用寿命为100000次通断，而光电开关的使用寿命为2000000次通断。