電/扶梯風(fēng)險(xiǎn)防控與智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用

創(chuàng)造單位：廣州廣日電梯工業(yè)有限公司

主創(chuàng)人：林穗賢 李 寧

創(chuàng)造人：尹 政 覃炳樂(lè) 黃棣華 賀云朗

一、前言

廣州廣日電梯工業(yè)有限公司（簡(jiǎn)稱“廣日電梯”）始建于1956年，是世界500強(qiáng)企業(yè)——廣州工業(yè)投資控股集團(tuán)有限公司旗下上市公司廣日股份的核心支柱企業(yè)，注冊(cè)資本6.31億元，現(xiàn)有員工2200余人。

廣日電梯自1973年開(kāi)始研制生產(chǎn)電梯以來(lái)，經(jīng)過(guò)數(shù)十年的改革發(fā)展、科技創(chuàng)新，現(xiàn)已成長(zhǎng)為集電梯產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)計(jì)、制造、安裝、售后服務(wù)于一體的現(xiàn)代化企業(yè)。

近年來(lái)，廣日電梯加快全國(guó)化市場(chǎng)布局，以華南廣日工業(yè)園為中心，建成西部數(shù)字化示范產(chǎn)業(yè)園，規(guī)劃建設(shè)華東、華北數(shù)字化產(chǎn)業(yè)園，持續(xù)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。公司還聚焦智慧樓宇、智慧軌交、智慧工廠三大應(yīng)用場(chǎng)景，創(chuàng)新打造新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和商業(yè)模式，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化價(jià)值創(chuàng)造和賦能效應(yīng)，為城市垂直交通提供安全高效的解決方案。

特別是從2017年開(kāi)始，針對(duì)電梯安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防與治理難、在線監(jiān)測(cè)電梯數(shù)據(jù)量少且準(zhǔn)確度低、乘客預(yù)防性安全保護(hù)能力弱等行業(yè)發(fā)展瓶頸，廣日電梯牽頭，聯(lián)合廣東省特種設(shè)備檢測(cè)研究院、沈陽(yáng)中科博微科技股份有限公司共同開(kāi)展“電/扶梯風(fēng)險(xiǎn)防控與智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用”項(xiàng)目研究，成功填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)外軌道交通線網(wǎng)級(jí)電扶梯智能運(yùn)維和全生命周期管理平臺(tái)技術(shù)空白，克服了現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)電/扶梯事前故障預(yù)警及關(guān)鍵部件性能退化預(yù)測(cè)的關(guān)鍵共性難題，實(shí)現(xiàn)了與城市軌道交通健康管理大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)，提升了公共安全保障能力。

二、項(xiàng)目概述

（一）項(xiàng)目源由

“電/扶梯風(fēng)險(xiǎn)防控與智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用”項(xiàng)目任務(wù)來(lái)源為廣日電梯自選項(xiàng)目。其中，開(kāi)發(fā)課題“自動(dòng)扶梯與自動(dòng)人行道安全檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)和報(bào)廢技術(shù)條件研究”被列入國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“公共安全風(fēng)險(xiǎn)防控與應(yīng)急技術(shù)裝備”專項(xiàng)“機(jī)電類特種設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)防控與治理關(guān)鍵技術(shù)研究及裝備研制”項(xiàng)目（2017YFC0805700）的課題子任務(wù)2-4（2017YFC0805702-05）。

（二）研究重點(diǎn)

創(chuàng)新開(kāi)展“電/扶梯風(fēng)險(xiǎn)防控與智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用”項(xiàng)目，是廣日電梯及合作單位站在保障公共安全的高度，深入貫徹落實(shí)市場(chǎng)監(jiān)管總局關(guān)于開(kāi)展電梯智慧監(jiān)管試點(diǎn)工作的安排部署，聚焦公共安全重要設(shè)備電梯的安全防控與治理關(guān)鍵技術(shù)，開(kāi)展的一項(xiàng)課題研究。

項(xiàng)目主要利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能新技術(shù)，為電梯設(shè)備公共安全預(yù)防與治理賦能，重點(diǎn)研制具有在線預(yù)警功能的電梯、扶梯設(shè)備，研發(fā)基于遷移學(xué)習(xí)的電扶梯智能運(yùn)維和全生命周期管理平臺(tái)，研發(fā)故障突發(fā)環(huán)境下的乘客行為、故障演化與應(yīng)對(duì)的云邊協(xié)同的大規(guī)模快速數(shù)字孿生仿真系統(tǒng)，研發(fā)現(xiàn)場(chǎng)多類型電/扶梯大數(shù)據(jù)融合分析與虛實(shí)結(jié)合的動(dòng)態(tài)交互技術(shù)，全面構(gòu)建基于現(xiàn)場(chǎng)-實(shí)驗(yàn)-數(shù)據(jù)-仿真綜合的電/扶梯關(guān)鍵部件性能退化及故障推演與集成分析云平臺(tái)，以攻克智慧城市規(guī)?；⒕W(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)新格局下復(fù)雜客流帶來(lái)的電梯安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防與治理難、在線監(jiān)測(cè)電梯數(shù)據(jù)量少且準(zhǔn)確度低、乘客預(yù)防性安全保護(hù)能力弱、海量設(shè)備全生命周期智能運(yùn)維管理等安全風(fēng)險(xiǎn)防范和治理難題。

三、主要做法

（一）項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容

本項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容主要包括以下四個(gè)方面：

1.研發(fā)基于時(shí)頻轉(zhuǎn)換算法的多模智能融合遷移學(xué)習(xí)方法。

2.研發(fā)基于遷移學(xué)習(xí)的電扶梯智能運(yùn)維和全生命周期管理平臺(tái)。核心開(kāi)發(fā)內(nèi)容：研發(fā)故障突發(fā)環(huán)境下的乘客行為、故障演化與應(yīng)對(duì)的云邊協(xié)同的大規(guī)?？焖贁?shù)字孿生仿真系統(tǒng)；研發(fā)現(xiàn)場(chǎng)多類型電/扶梯大數(shù)據(jù)融合分析與虛實(shí)結(jié)合的動(dòng)態(tài)交互技術(shù)；構(gòu)建基于現(xiàn)場(chǎng)-實(shí)驗(yàn)-數(shù)據(jù)-仿真綜合的關(guān)鍵部件性能退化及故障推演與集成分析云平臺(tái)。

3.自動(dòng)扶梯與自動(dòng)人行道安全檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)和報(bào)廢技術(shù)條件研究。

4.研發(fā)具有在線預(yù)警功能的電梯。

（二）項(xiàng)目主要技術(shù)指標(biāo)

項(xiàng)目在符合現(xiàn)行有效國(guó)際、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，采用高于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)、成果指標(biāo)及經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如表1所示）

（三）項(xiàng)目技術(shù)路線

本項(xiàng)目研究的電梯安全防控與治理關(guān)鍵技術(shù)的核心在于建立電扶梯智能運(yùn)維和全生命周期管理系統(tǒng)，在故障預(yù)測(cè)與健康管理（Prognostic and Health Management，簡(jiǎn)稱PHM）系統(tǒng)設(shè)計(jì)中引入信息物理系統(tǒng)（Cyber-Physical Systems，簡(jiǎn)稱CPS），搭建了涵蓋單元級(jí)、系統(tǒng)級(jí)、系統(tǒng)之系統(tǒng)級(jí)層級(jí)化架構(gòu)；并結(jié)合不同的網(wǎng)絡(luò)連接和云計(jì)算部署方式，明確了系統(tǒng)調(diào)用的數(shù)據(jù)種類范圍，提出了基于CPS的在線、離線、遠(yuǎn)程三種電/扶梯設(shè)備智能運(yùn)維模式，以滿足不同公共安全保障應(yīng)用場(chǎng)景下的電梯風(fēng)險(xiǎn)防控與治理需求。

通過(guò)傳感技術(shù)全面采集設(shè)備信息，借助各種智能算法和推理模型，監(jiān)控、評(píng)估和管理電扶梯設(shè)備健康狀態(tài)并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，提供有效維護(hù)保障決策及任務(wù)規(guī)劃建議。其關(guān)鍵在于建立云邊協(xié)同大規(guī)?？焖贁?shù)字孿生仿真系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速轉(zhuǎn)為有效信息。（如圖1所示）

（四）項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)方案

1.研發(fā)基于時(shí)頻轉(zhuǎn)換算法的多模智能融合遷移學(xué)習(xí)方法

針對(duì)電扶梯故障數(shù)據(jù)具有大容量、多樣性的特點(diǎn)，通過(guò)傳感器采集電/扶梯運(yùn)行數(shù)據(jù)，提取特征參數(shù)輸入到采用自我感知能力的粒子群算法的混合深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練、優(yōu)化，采用基于模型的遷移學(xué)習(xí)方法，將訓(xùn)練好的智能診斷模型遷移到目標(biāo)域中設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)分析中，以實(shí)現(xiàn)具有強(qiáng)泛化能力和高精度的電/扶梯故障預(yù)警功能。

其中，混合深度學(xué)習(xí)模型是采用格蘭姆變換和深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）的有監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型、采用壓縮感知和堆棧稀疏自編碼（SSAE）的無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型的融合，以解決單一模型存在收斂速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、精度低的問(wèn)題。（如圖2所示）

圖1 項(xiàng)目技術(shù)路線圖

圖2 基于遷移學(xué)習(xí)的電/扶梯故障預(yù)警方法流程圖

現(xiàn)以基于時(shí)頻轉(zhuǎn)換算法的電/扶梯振動(dòng)數(shù)據(jù)分析為例說(shuō)明混合深度學(xué)習(xí)模型的創(chuàng)建過(guò)程。時(shí)域分析是信號(hào)關(guān)于時(shí)間的特征，從信號(hào)中無(wú)法獲得電梯故障特征時(shí)域信息，而頻域分析則是信號(hào)關(guān)于頻率的特征，從信號(hào)中不能確定故障發(fā)生的具體時(shí)刻。

因此，本項(xiàng)目采用時(shí)頻變換算法將一維時(shí)頻信號(hào)轉(zhuǎn)為更全面表達(dá)故障信息的二維時(shí)頻信號(hào)特征輸入網(wǎng)絡(luò)模型，以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)細(xì)節(jié)特征的表達(dá)能力。給定一個(gè)窗函數(shù)γ(τ)，當(dāng)窗滑動(dòng)時(shí)，信號(hào)Z(τ)的時(shí)頻變換表示如下：

其中：τ為時(shí)間，f為頻率，τ'-τ代表滑動(dòng)的窗口，*代表復(fù)數(shù)共軛。對(duì)于離散信號(hào)的時(shí)頻變換表示如下：

式中：ω[m]為窗函數(shù)，η為信號(hào)序列，ω為角頻率。

本項(xiàng)目提出的時(shí)頻轉(zhuǎn)換算法解決了常規(guī)傅立葉變換方法不能刻畫任一時(shí)刻的頻率成分進(jìn)行全面分析的短板，提升模型的遷移學(xué)習(xí)能力。（如圖3所示）

針對(duì)電/扶梯關(guān)鍵部件性能退化過(guò)程存在的不確定性以及動(dòng)態(tài)隨機(jī)非線性特征，通過(guò)對(duì)采集的性能退化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分別對(duì)不同退化數(shù)據(jù)建立狀態(tài)空間形式的隨機(jī)非線性性能退化預(yù)測(cè)模型。對(duì)直接數(shù)據(jù)構(gòu)建基于期望最大化（Expectation-Maximum，簡(jiǎn)稱EM）算法的預(yù)測(cè)模型；對(duì)間接數(shù)據(jù)構(gòu)建基于隨機(jī)濾波的參數(shù)和狀態(tài)聯(lián)合估計(jì)預(yù)測(cè)模型；對(duì)多元數(shù)據(jù)構(gòu)建融合Copula理論相關(guān)性分析和MCMC（Markov Chain Monte Carlo）多性能退化量估計(jì)的多模式預(yù)測(cè)模型。最終利用首達(dá)時(shí)間性質(zhì)推導(dǎo)出基于退化數(shù)據(jù)的壽命/剩余壽命的表達(dá)式，得到壽命預(yù)測(cè)特征值，實(shí)現(xiàn)性能退化預(yù)測(cè)。（如圖4所示）

圖3 基于時(shí)頻轉(zhuǎn)換信號(hào)處理方法原理

圖4 建立狀態(tài)空間形式的隨機(jī)非線性性能退化預(yù)測(cè)模型

以EM算法為例說(shuō)明電/扶梯設(shè)備壽命預(yù)測(cè)方法。給定相互獨(dú)立的觀測(cè)數(shù)據(jù)X={X_1,…,X_N}，和包含隱變量Z、參數(shù)θ的概率模型f(X,Z,θ)，根據(jù)基于極大似然估計(jì)（Maximum Likelihood Estimation,MLE，簡(jiǎn)稱MLE）理論，θ的最優(yōu)單點(diǎn)估計(jì)在模型的似然取極大值時(shí)給出：θ=argmaxp（X/θ）考慮隱變量，模型的似然按如下展開(kāi)：

隱變量可以表示缺失數(shù)據(jù)，或概率模型中任何無(wú)法直接觀測(cè)的隨機(jī)變量，式中第一行是隱變量為連續(xù)變量的情形，第二行是隱變量為離散變量的情形，積分/求和的部分也被稱為X,Z的聯(lián)合似然。不失一般性，這里按離散變量為例進(jìn)行說(shuō)明。由MLE的一般方法，對(duì)上式取自然對(duì)數(shù)后可得：

上述展開(kāi)考慮了觀測(cè)數(shù)據(jù)的相互獨(dú)立性。引入與隱變量有關(guān)的概率分布q(Z)，觀測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)似然有如下不等關(guān)系：

當(dāng)θ,q使不等式右側(cè)取全局極大值時(shí)，所得到的θ至少使不等式左側(cè)取局部極大值。因此，將不等式右側(cè)表示為L(zhǎng)(θ,q)后，EM算法求解目標(biāo)：

基于EM算法的電扶梯設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)估流程：①采集電梯運(yùn)行過(guò)程的監(jiān)測(cè)信號(hào)，經(jīng)過(guò)剔除異常信號(hào)值后，將預(yù)處理后的正常信號(hào)作為模型的輸入信號(hào)→②求解未知參數(shù) θ，先隨機(jī)初始化未知參數(shù)，求出每一組數(shù)據(jù)的分布→③求出每組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分布后，綜合每組數(shù)據(jù)求出一套新的參數(shù) θ，與初始參數(shù)比較，如果發(fā)現(xiàn)誤差在設(shè)定范圍內(nèi)則停止，否則拿新參數(shù)繼續(xù)②步驟，最終實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵部件的壽命預(yù)測(cè)，為電/扶梯關(guān)鍵部件的故障預(yù)警和健康體檢提供科學(xué)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)按需維保。（如圖5所示）

圖5 基于EM算法的電扶梯設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)估流程

圖6 云邊協(xié)同大規(guī)?？焖贁?shù)字孿生仿真系統(tǒng)

圖7 電扶梯關(guān)鍵部件性能退化及故障推演與應(yīng)對(duì)

2.研發(fā)基于遷移學(xué)習(xí)的電扶梯智能運(yùn)維全生命周期管理平臺(tái)

研發(fā)廣日電梯新一代4G/5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，整合管理2G/4G多款終端數(shù)據(jù)以及CRM訂單系統(tǒng)數(shù)據(jù)，研發(fā)4G/5G遙監(jiān)終端，與安裝在電/扶梯上的數(shù)據(jù)采集器傳感器連接，覆蓋應(yīng)用G20、G15、G12等G系列控制系統(tǒng)的全部垂直電梯產(chǎn)品和應(yīng)用GR-ECS控制系統(tǒng)的全系列自動(dòng)扶梯產(chǎn)品；建立電扶梯智能運(yùn)維生命周期管理平臺(tái)，對(duì)電梯工況/業(yè)務(wù)/健康進(jìn)行全方位分析、預(yù)警，并提供可配置的報(bào)表系統(tǒng)；搭建可視化數(shù)據(jù)駕駛倉(cāng)，適用于PC、大屏、移動(dòng)端、平板等多種設(shè)備；提供瀏覽器客戶端、IOS系統(tǒng)和Android系統(tǒng)的移動(dòng)客戶端、對(duì)外數(shù)據(jù)接口，滿足公共安全保障不同應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)共享交互需求。

（1）研發(fā)故障突發(fā)環(huán)境下的乘客行為、關(guān)鍵部件性能退化及故障推演與應(yīng)對(duì)的云邊協(xié)同大規(guī)?？焖贁?shù)字孿生仿真系統(tǒng)

為實(shí)現(xiàn)海量電梯數(shù)據(jù)大規(guī)?？焖儆?jì)算能力，本項(xiàng)目擬建立基于4G/5G通訊的云邊協(xié)同大規(guī)?？焖贁?shù)字孿生仿真系統(tǒng)，借助BIM系統(tǒng)建立電/扶梯應(yīng)用場(chǎng)景級(jí)別的“數(shù)字孿生”虛擬空間模型，構(gòu)造虛擬空間與物理空間的實(shí)時(shí)映射和閉環(huán)交互，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息的快速有效轉(zhuǎn)換。邊緣計(jì)算終端僅對(duì)傳感器采集數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理、故障報(bào)警、負(fù)荷識(shí)別、乘客行為識(shí)別等邊緣計(jì)算操作，將終端計(jì)算能力輕量化，云中心負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能，機(jī)理模型沉淀、模型訓(xùn)練、故障診斷、預(yù)警分析等強(qiáng)計(jì)算需求。在保障低時(shí)延、高并發(fā)、大流量數(shù)據(jù)計(jì)算能力的同時(shí)，共享云計(jì)算資源，優(yōu)化配置，降低成本，滿足多級(jí)別公共安全保障應(yīng)用場(chǎng)景需求。（如圖6所示）

借助電/扶梯數(shù)字化孿生模型以展示關(guān)鍵部件性能退化及故障推演過(guò)程，當(dāng)電/扶梯或零部件運(yùn)行狀態(tài)異常時(shí)會(huì)變色突出顯示，智能運(yùn)維系統(tǒng)自動(dòng)生成預(yù)警報(bào)修信息和維保建議，并就近派工，維保人員根據(jù)可視化維修指引對(duì)目標(biāo)扶梯及其目標(biāo)零部件的空間位置進(jìn)行快速定位和提供維修服務(wù)，維修完成后，客戶可電子簽名確認(rèn)服務(wù)價(jià)格和評(píng)價(jià)服務(wù)質(zhì)量。（如圖7所示）

構(gòu)建電/扶梯風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)防控與數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)管理機(jī)制，提升治理效能。根據(jù)故障危險(xiǎn)程度及連帶后果對(duì)電/扶梯風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)評(píng)估，并建立相應(yīng)級(jí)別的安全控制策略和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略，從而較好地取得了安全與成本的平衡。其中：部件風(fēng)險(xiǎn)分為A-D共4個(gè)評(píng)估等級(jí)，相應(yīng)關(guān)注度分為高、中、低3類，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分為4級(jí)。（如圖8所示）

圖8 4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)、3類關(guān)注度、4個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等級(jí)

圖9 電/扶梯智能運(yùn)維&全生命周期管理平臺(tái)四級(jí)組網(wǎng)架構(gòu)

（2）研發(fā)現(xiàn)場(chǎng)多層次、多時(shí)空、多級(jí)別電/扶梯大數(shù)據(jù)聚類分析與虛實(shí)結(jié)合的動(dòng)態(tài)交互技術(shù)

為滿足軌道交通對(duì)電扶梯公共安全防控與治理需求，本項(xiàng)目擬建立一套軌道交通線網(wǎng)級(jí)自動(dòng)扶梯智能運(yùn)維與全生命周期管理體系。組成設(shè)備級(jí)、車站級(jí)、線路級(jí)與線網(wǎng)級(jí)四級(jí)組網(wǎng)架構(gòu)。（如圖9所示）

構(gòu)建多層次、多時(shí)空、多級(jí)別扶梯數(shù)據(jù)庫(kù)，研發(fā)基于聚類分析算法的虛實(shí)結(jié)合的動(dòng)態(tài)交互技術(shù)。軌道交通線網(wǎng)級(jí)扶梯數(shù)據(jù)具有相似的運(yùn)行工況與特征參數(shù)，可采用聚類分析訓(xùn)練優(yōu)化無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型的遷移學(xué)習(xí)能力，更加科學(xué)地建立電/扶梯關(guān)鍵零部件故障趨勢(shì)分析、壽命預(yù)測(cè)、設(shè)備維保的健康管理體系，為扶梯產(chǎn)品及部件優(yōu)化設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

本項(xiàng)目對(duì)公交扶梯整機(jī)及零部件的服役年限、故障周期、預(yù)警記錄等內(nèi)容進(jìn)行聚類，建立聚類分類模型：

以公交扶梯的提升高度（H）與載客強(qiáng)度因子（γ，可通過(guò)智能視頻分析系統(tǒng)獲取）兩個(gè)參數(shù)為主特征參數(shù)進(jìn)行聚類。如扶梯E0101/01(N)公交扶梯的主特征參數(shù)為［HE0101/01(N)，γE0101/01(N)］，E1102/03(N)公交扶梯的主特征參數(shù)為［HE1102/03(N)，γE1102/03(N)］，定義相關(guān)度系數(shù)：

其中（0＜β≤1），ξ為一個(gè)可調(diào)的相關(guān)度閾值參數(shù)，當(dāng)ξ≤β≤1時(shí)，這兩臺(tái)扶梯被歸為同類扶梯。反之為非同類扶梯。

通過(guò)對(duì)軌道交通線網(wǎng)級(jí)公交扶梯進(jìn)行單臺(tái)多點(diǎn)、多臺(tái)同點(diǎn)縱向、橫向分析，通過(guò)模型(虛)與分布在線網(wǎng)級(jí)的扶梯物理設(shè)備（實(shí)）的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交互比對(duì)，提高扶梯故障及壽命測(cè)準(zhǔn)確度，優(yōu)化公交扶梯產(chǎn)品及關(guān)鍵部件設(shè)計(jì)，雙重提升扶梯的公共安全保障能力。（如圖10所示）

（3）構(gòu)建基于現(xiàn)場(chǎng)-實(shí)驗(yàn)-數(shù)據(jù)-仿真綜合的關(guān)鍵部件性能退化及故障推演與集成分析云平臺(tái)。

因現(xiàn)行電/扶梯數(shù)據(jù)庫(kù)中服役周期較長(zhǎng)的電/扶梯數(shù)據(jù)量較少，本項(xiàng)目擬開(kāi)發(fā)便攜式數(shù)據(jù)采集箱，結(jié)合磁性式振動(dòng)傳感器，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)電/扶梯運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行快速采集，搭建故障模擬測(cè)試平臺(tái)，采用破壞部件來(lái)驗(yàn)證檢測(cè)準(zhǔn)確性，采用型號(hào)發(fā)生器對(duì)難模擬故障輸入理論故障波形，測(cè)試故障預(yù)警系統(tǒng)是否可檢出故障。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)-實(shí)驗(yàn)-數(shù)據(jù)-仿真深度融合與交互，不斷對(duì)模型進(jìn)行修正，提升遷移學(xué)習(xí)能力，從而進(jìn)一步提升預(yù)警準(zhǔn)確度。（如圖11所示）

（4）4G/5G網(wǎng)關(guān)開(kāi)發(fā)

圖10 基于聚類分析算法的虛實(shí)結(jié)合的動(dòng)態(tài)交互技術(shù)

圖11 構(gòu)建基于現(xiàn)場(chǎng)-實(shí)驗(yàn)-數(shù)據(jù)-仿真綜合的科學(xué)預(yù)警云平臺(tái)

圖12 數(shù)據(jù)接口開(kāi)發(fā)方案

完成4G/5G數(shù)據(jù)采集終端（遙監(jiān)終端）硬件開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)控、故障上報(bào)、地址讀寫、涵蓋語(yǔ)音視頻等大數(shù)據(jù)傳輸、邊緣計(jì)算、主控程序升級(jí)等功能。當(dāng)由4G升級(jí)5G網(wǎng)絡(luò)時(shí)，僅需更換數(shù)據(jù)采集終端即可，并兼容2G數(shù)據(jù)采集終端數(shù)據(jù)。

（5）服務(wù)器布署

由傳統(tǒng)的物理服務(wù)器轉(zhuǎn)為云服務(wù)器，有利于通信及數(shù)據(jù)處理性能提升，按需擴(kuò)容更便捷。

（6）數(shù)據(jù)接口開(kāi)發(fā)

完成CRM系統(tǒng)電梯基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、故障下單接口、維保信息數(shù)據(jù)對(duì)接、遙監(jiān)1.0、2.0系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接及展示、2G遙監(jiān)1.0、2.0系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接及展示、4G遙監(jiān)終端數(shù)據(jù)對(duì)接及展示，以及不同應(yīng)用場(chǎng)景的對(duì)外接口開(kāi)發(fā)。（如圖12所示）

（7）平臺(tái)模塊開(kāi)發(fā)

主要包括故障預(yù)警管理、維保管理、綜合監(jiān)控、系統(tǒng)管理、設(shè)備管理、能耗管理、統(tǒng)計(jì)管理、移動(dòng)App、基礎(chǔ)信息模塊開(kāi)發(fā)。

故障預(yù)警核心模塊新功能：分布圖、單臺(tái)設(shè)備監(jiān)測(cè)圖（運(yùn)行狀態(tài)、監(jiān)測(cè)部位、監(jiān)測(cè)部位狀態(tài)等）和電梯相關(guān)參數(shù)（運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài)）展示；實(shí)時(shí)趨勢(shì)分析、模擬量閥值設(shè)定、大數(shù)據(jù)分析；波形頻譜分析、包絡(luò)譜分析、故障原因分析等預(yù)診斷功能；具備可遷移性，實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用場(chǎng)景預(yù)警數(shù)據(jù)展示、分析管理工作。

維保管理核心模塊新功能：按需維保自動(dòng)生成電子維保計(jì)劃、維?？记诩白詣?dòng)派工、維保評(píng)價(jià)、遠(yuǎn)程主板程序升級(jí)、遠(yuǎn)程救援、電梯健康體檢、遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)備份等管理功能。實(shí)現(xiàn)從保養(yǎng)計(jì)劃→保養(yǎng)自動(dòng)派工→線下保養(yǎng)→線上維保培訓(xùn)及遠(yuǎn)程技術(shù)支持→客戶電子簽名確認(rèn)服務(wù)費(fèi)用及評(píng)價(jià)全服務(wù)流程的無(wú)紙化在線管理。電梯維保方式由傳統(tǒng)線下維保2次/月變革為預(yù)防性按需維保服務(wù)新模式，使維保效率提升50%，以緩解維保人員短缺、經(jīng)驗(yàn)不足的行業(yè)困境，以最終實(shí)現(xiàn)“零困人”故障的理想目標(biāo)。

3.研究自動(dòng)扶梯與自動(dòng)人行道安全檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)和報(bào)廢技術(shù)條件

研發(fā)視覺(jué)監(jiān)測(cè)乘客行為與預(yù)警聯(lián)動(dòng)控制技術(shù)。采用圖像識(shí)別算法，對(duì)小孩單獨(dú)搭乘扶梯及攀爬扶手帶、乘客摔倒、逆行及頭、手伸出扶手帶、乘客擁堵等異常行為進(jìn)行檢測(cè)與追蹤，預(yù)測(cè)乘客行為趨勢(shì)，并根據(jù)危險(xiǎn)程度及后果聯(lián)動(dòng)采取聲光警示、減速、緩?fù)５劝踩刂拼胧?，建立一套安全、可靠的?lián)動(dòng)控制策略，最大程度上降低乘客異常行為引發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)。（如圖13所示）

圖13 視覺(jué)監(jiān)測(cè)乘客行為與預(yù)警聯(lián)動(dòng)控制技術(shù)

研發(fā)扶梯傳感預(yù)警技術(shù)。主要是根據(jù)軌道交通應(yīng)用場(chǎng)景下的扶梯預(yù)警新需求，確定傳感器數(shù)據(jù)采集方案。通過(guò)對(duì)歷史扶梯故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定增加19個(gè)傳感器檢測(cè)點(diǎn)，采集、分析扶梯運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，以確定部件報(bào)廢條件，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。（如表2所示）

扶梯傳感器選型要求（如圖14所示）

就地?cái)?shù)據(jù)采集器需要滿足故障診斷服務(wù)、電梯控制器數(shù)據(jù)采集、過(guò)程量數(shù)據(jù)采集、BAS系統(tǒng)接口、預(yù)警系統(tǒng)接口、斷網(wǎng)續(xù)傳、數(shù)據(jù)壓縮、4G/5G通信接口等功能需求。（如表3所示）

扶梯可實(shí)現(xiàn)的故障預(yù)警功能清單（如表4所示）

接下來(lái)以電機(jī)為例說(shuō)明故障預(yù)警治理方法。其中：轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡——故障特點(diǎn)1倍頻幅值大，大于建庫(kù)值2倍左右，并超過(guò)其他頻段2倍以上，持續(xù)大、無(wú)論工況如何，只要開(kāi)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，一般非正常狀態(tài)持續(xù)5分鐘基本可以判定。電磁不平衡——故障特點(diǎn)2倍頻幅值很大，大于建庫(kù)值2倍左右，大于1倍頻或和1倍頻相當(dāng)，并超過(guò)其他頻段2倍以上，持續(xù)大、無(wú)論工況如何，只要開(kāi)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，一般狀態(tài)持續(xù)5分鐘基本可以判定。軸承故障（內(nèi)圈磨損、外圈磨損或保持架磨損）——0.5倍頻、1.5倍頻或8倍頻、10倍頻數(shù)幾個(gè)頻段的樣本大于建模數(shù)據(jù)庫(kù)樣本，大于1倍頻幅值，一般持續(xù)大、無(wú)論工況如何，只要開(kāi)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，一般狀態(tài)持續(xù)5分鐘基本可以判定軸承出現(xiàn)故障。（如表5所示）

表2 扶梯預(yù)警系統(tǒng)傳感器測(cè)點(diǎn)位置分布

表3 就地?cái)?shù)據(jù)采集器選型要求

（4）研制具有在線預(yù)警功能的電梯新產(chǎn)品

研發(fā)視覺(jué)監(jiān)測(cè)電梯困人故障及自動(dòng)救援聯(lián)動(dòng)控制技術(shù)。通過(guò)安裝在轎廂頂部的智能攝像頭獲取視頻數(shù)據(jù)，

對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理后發(fā)送給預(yù)警系統(tǒng)，采用圖像識(shí)別算法對(duì)圖像信息進(jìn)行分析。通過(guò)訓(xùn)練優(yōu)化預(yù)設(shè)模型的遷移學(xué)習(xí)功能，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)乘客行為趨勢(shì)，對(duì)電動(dòng)車進(jìn)入轎廂、打斗、跳躍等危險(xiǎn)動(dòng)作，進(jìn)行語(yǔ)音提示和系統(tǒng)彈窗提醒，嚴(yán)重時(shí)采取停梯報(bào)警等聯(lián)動(dòng)處理措施。（如圖15所示）

研發(fā)電梯傳感預(yù)警技術(shù)。根據(jù)軌道交通應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)電梯預(yù)警新需求，確定傳感器數(shù)據(jù)采集方案。以解決傳統(tǒng)電梯通過(guò)遙監(jiān)終端采集變頻器數(shù)據(jù)少且采梯速率低的短板，通過(guò)對(duì)歷史電梯故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定15個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn)。（如表6所示）

圖15 視覺(jué)監(jiān)測(cè)電梯困人故障及自動(dòng)救援聯(lián)動(dòng)控制技術(shù)

表7 傳感器的選型要求

根據(jù)軌道交通等應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)電梯預(yù)警技術(shù)要求，確定傳感器和數(shù)據(jù)采集器的選型要求。（如表7、表8所示）

電梯可實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警功能清單（如表9所示）

四、取得的成效

（一）成果指標(biāo)達(dá)到項(xiàng)目預(yù)期

本項(xiàng)目按計(jì)劃在2021年12月通過(guò)公司結(jié)題驗(yàn)收，達(dá)到項(xiàng)目預(yù)期成果指標(biāo)。（如表10所示）

（二）關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)符合相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求

項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)符合相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求，達(dá)到了項(xiàng)目計(jì)劃書技術(shù)指標(biāo)要求。項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)完成情況（如表11所示）

（三）經(jīng)濟(jì)效益顯著

項(xiàng)目起止日期為2017年1月至2021年12月，累計(jì)投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)共2515.3萬(wàn)元。項(xiàng)目研究成果自2019年1月開(kāi)始實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。截至2022年6月，累計(jì)共應(yīng)用到20201臺(tái)電/扶梯產(chǎn)品上，占公司全部產(chǎn)品系列的比重為32.19%，累計(jì)新增銷售收入229550.39萬(wàn)元，占公司總銷售收入的比重為29.63%，新增凈利潤(rùn)6252.62萬(wàn)元，新增稅收5857.98萬(wàn)元，新增創(chuàng)匯16.59萬(wàn)美元，經(jīng)濟(jì)效益顯著。

表9 電梯可實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警功能清單

表10 項(xiàng)目成果指標(biāo)完成情況

表11 項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)完成情況

（四）社會(huì)效益突出

本項(xiàng)目成果填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)外軌道交通線網(wǎng)級(jí)電扶梯智能運(yùn)維和全生命周期管理平臺(tái)技術(shù)空白，克服了現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)電/扶梯事前故障預(yù)警及關(guān)鍵部件性能退化預(yù)測(cè)的關(guān)鍵共性難題，實(shí)現(xiàn)了與城市軌道交通健康管理大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)，提升公共安全保障能力。

本項(xiàng)目建立的一套面向設(shè)備安全保障、面向運(yùn)維智能化管理的電/扶梯設(shè)備全壽命周期智慧運(yùn)維管理系統(tǒng)，對(duì)于全方位保障乘客安全、全面提升電/扶梯設(shè)備智能化運(yùn)維管理水平、實(shí)現(xiàn)電梯按需維保和數(shù)字化監(jiān)管有著重要作用，能夠引領(lǐng)電梯行業(yè)在乘客安全保障、智能運(yùn)維及節(jié)能降耗等方面的科技進(jìn)步，為民族品牌實(shí)現(xiàn)彎道超車提供技術(shù)基礎(chǔ)，提升自主民族品牌的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

本項(xiàng)目成果的應(yīng)用推廣，深度融合了人工智能、智能制造、物聯(lián)網(wǎng)維保、大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)等新技術(shù)應(yīng)用，助力公司獲評(píng)國(guó)家第三批服務(wù)型制造示范企業(yè)。同時(shí)，以廣州廣日工業(yè)園為中心向全國(guó)輻射，充分發(fā)揮電梯高端裝備制造產(chǎn)業(yè)集群鏈主的示范作用，引領(lǐng)電梯產(chǎn)業(yè)鏈向數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

本項(xiàng)目圍繞電梯風(fēng)險(xiǎn)防控與治理關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局和標(biāo)準(zhǔn)制定，獲得相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)40項(xiàng)，其中：發(fā)明21件、實(shí)用新型11件、軟件著作權(quán)8件，參編國(guó)標(biāo)17項(xiàng)，充分發(fā)揮廣東省知識(shí)產(chǎn)權(quán)示范企業(yè)的引領(lǐng)作用，增強(qiáng)社會(huì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)，健全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)體系，促進(jìn)國(guó)家向“知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國(guó)”“中國(guó)創(chuàng)造”轉(zhuǎn)變。

五、探討與思考

本項(xiàng)目填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)外軌道交通線網(wǎng)級(jí)扶梯系統(tǒng)智能運(yùn)維全生命周期管理平臺(tái)產(chǎn)品空白，實(shí)現(xiàn)了線網(wǎng)級(jí)電/扶梯運(yùn)行狀態(tài)及故障數(shù)據(jù)多層次、多時(shí)空、多級(jí)別聚類分析功能，建立了關(guān)鍵零部件故障趨勢(shì)分析、壽命預(yù)測(cè)、設(shè)備維保的科學(xué)健康管理體系，促進(jìn)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)賦能電/扶梯系統(tǒng)安全提升及健康管理。但還存在以下行業(yè)共性問(wèn)題有待改進(jìn)：

目前，電梯傳感預(yù)警技術(shù)在國(guó)內(nèi)應(yīng)用時(shí)間3年左右，“電梯物聯(lián)網(wǎng)智慧監(jiān)管服務(wù)平臺(tái)”只在上海、南京、杭州、廣州市等試點(diǎn)城市推行，未在全國(guó)全面推行，電梯物聯(lián)網(wǎng)共享的電梯有效數(shù)據(jù)有限。

建議國(guó)家出臺(tái)政策鼓勵(lì)各電梯企業(yè)應(yīng)用推廣基于云平臺(tái)的故障預(yù)診斷及壽命預(yù)測(cè)技術(shù)，擴(kuò)大項(xiàng)目成果的使用范圍，用好電梯大數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)電/扶梯風(fēng)險(xiǎn)的防控與治理，降低電梯故障率，真正做到電梯的精準(zhǔn)管理和故障綜合治理，提升城市治理現(xiàn)代化水平。

另外，目前電梯故障預(yù)警系統(tǒng)承擔(dān)邊緣計(jì)算功能的數(shù)據(jù)采集終端存在多個(gè)未整合的情況，如：視頻數(shù)據(jù)采集終端單獨(dú)設(shè)置，未與其他數(shù)據(jù)采集器整合，且成本高，下一步可將數(shù)據(jù)采集終端進(jìn)行整合優(yōu)化，以降低成本。