基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯剩余壽命預測

朱建國 任盤鳳

（江蘇海洋大學，江蘇 連云港 222000）

0 引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，中國城鎮(zhèn)化建設(shè)得到進一步完善，住宅小區(qū)日益增多。電梯在人們?nèi)粘；顒又邪缪葜豢苫蛉钡闹匾巧?，目前中國電梯正步入老齡化時代，電梯的安全問題將會集中出現(xiàn)。大多數(shù)舊電梯處于過度使用狀態(tài)[1]，隨之而來的是電梯的安全問題，它不僅僅涉及人身財產(chǎn)安全，而且與我國的政府安全管理水平息息相關(guān)[2]，因此對電梯剩余壽命預測變得尤為重要。

電梯市場信息管理不夠完善、檢修工人對相關(guān)安全知識掌握不到位和乘客的不規(guī)范使用，造成電梯事故頻繁發(fā)生[3-4]。通過對電梯剩余使用壽命的預測，能夠保證電梯可靠、健康運行，并且能夠減少因電梯故障而造成的傷亡事故。蔣文博等人[5]基于比例風險模型與機器學習的混合方法，利用電梯歷史故障與設(shè)備參數(shù)信息，預測電梯的剩余壽命。我國電梯維保制度要求維保部門應定期對在用電梯進行預防性維修，減少故障發(fā)生，改善電梯性能，以此來延長其使用壽命[6]。鑒于此，本文基于電梯的故障發(fā)生頻率及嚴重程度，使用安全分值來衡量電梯的風險狀況，進而獲得設(shè)備剩余使用壽命。

1 系統(tǒng)風險概率分布

本文數(shù)據(jù)來源于連云港市承接查驗備案表，收集了該市從2021年至2022年42個住宅小區(qū)的電梯故障數(shù)據(jù)，查驗標準均按照《電梯監(jiān)督檢驗和定期檢驗規(guī)則》（TSG T7001—2009/XG1—2013及XG2—2017）[7]和《電梯維護保養(yǎng)規(guī)則》（TSG T5002—2017）[8]的檢驗方法和要求執(zhí)行。

從圖1來看，該市電梯電氣系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、重量平衡系統(tǒng)這三個系統(tǒng)故障發(fā)生率較高，提醒維保人員在后續(xù)工作中應對這幾個部分加強關(guān)注。

圖1 電梯風險概率分系統(tǒng)占比

1.1 系統(tǒng)故障概率等級劃分

本文在連云港市查驗的770臺電梯數(shù)據(jù)中整理出每臺電梯發(fā)生的所有故障，由此計算出系統(tǒng)下各個零部件的故障發(fā)生率。依據(jù)電梯、自動扶梯和自動人行道風險評價和降低的方法[9]，按故障出現(xiàn)的頻次，共劃分了A、B、C、D、E、F六個等級，電梯故障概率等級對應概率占比如表1所示。

表1 概率等級劃分

1.2 系統(tǒng)風險項目檢測分析

在對該市電梯進行的48項風險項目檢測中，參照表1，A等級有0項，B等級有0項，C等級有1項，D等級有1項，E等級有9項，F(xiàn)等級有37項。C等級五方對講不通故障數(shù)288次，占37.40%；D等級機房走線混亂故障數(shù)118次，占15.32%。由此可見，該市應及時對住宅小區(qū)電梯五方對講設(shè)備和機房線路進行檢修和更換。

電梯由多個系統(tǒng)組合而成，其中每個系統(tǒng)下又包含若干個零部件，根據(jù)電梯、自動扶梯和自動人行道風險評價和降低的方法[9]，結(jié)合表1，將電梯的每一個故障項目劃分等級，詳細劃分如表2所示。

表2 風險等級劃分

1.3 系統(tǒng)風險等級評分標準

電梯不同系統(tǒng)故障所引發(fā)的事故程度均不相同，同理每個系統(tǒng)下零部件的損壞程度對系統(tǒng)威脅程度也不相同。根據(jù)系統(tǒng)零部件風險嚴重情況，賦予安全分值來表達它在系統(tǒng)中所占權(quán)重大小，安全分值越高風險等級越高，其對電梯使用壽命的影響就越大，如表3所示。

表3 風險等級與安全分值參照

2 使用壽命預測

2.1 構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本文選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測電梯使用壽命，實則是建立電梯可繼續(xù)安全使用年限的預測模型，以此來反映電梯故障頻率與使用年限之間的關(guān)系。建立預測模型的前提條件是合理設(shè)置網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)模型選用了單一隱含層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電梯使用壽命進行預測；輸入層選取電梯各系統(tǒng)內(nèi)零部件故障次數(shù)，輸出層選取電梯已運行時間。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)是根據(jù)對輸出層結(jié)果產(chǎn)生影響的相關(guān)指數(shù)數(shù)量確定的，依據(jù)影響電梯使用壽命的指標為電梯系統(tǒng)故障情況，確定本次構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層單元個數(shù)為8；輸出層數(shù)據(jù)為電梯已運行時間預測值，利用電梯系統(tǒng)故障次數(shù)來判斷電梯風險嚴重程度，輸出數(shù)據(jù)的種類數(shù)量為1，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層單元個數(shù)為1；隱含層單元數(shù)量的適量增加，可以在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線性映射問題時降低誤差，但節(jié)點數(shù)過多很容易造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合現(xiàn)象，隱含層節(jié)點數(shù)計算見公式（1）：

式中：m為隱含層節(jié)點數(shù)；n、l分別為輸入層和輸出層節(jié)點數(shù)；α為1～10之間的常數(shù)。

隱含層節(jié)點數(shù)的設(shè)定從1個節(jié)點開始，再分別增加至13個節(jié)點。通過不同節(jié)點數(shù)訓練，最后選擇最優(yōu)數(shù)量4作為最佳節(jié)點數(shù)。圖2是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯使用壽命預測模型訓練集，預測結(jié)果相關(guān)程度R=0.950 68，說明使用該模型能夠很好地體現(xiàn)電梯使用壽命與電梯系統(tǒng)故障次數(shù)之間的非線性映射關(guān)系。

圖2 預測結(jié)果相關(guān)度

測試集樣本數(shù)據(jù)的測試完成時模型解釋度如圖3所示，預測結(jié)果相關(guān)程度R=0.921 39，說明測試集數(shù)據(jù)電梯使用壽命的預測結(jié)果與實際值相關(guān)度較高，驗證了該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練準確。

圖3 測試完成時模型解釋度

2.2 預測結(jié)果分析

本次BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)BP算法得到電梯系統(tǒng)故障次數(shù)與使用年限之間的關(guān)系，基于此算法輸出查驗的770臺在用電梯使用壽命年限預測值。從電梯使用年限來看（圖4），5年以下的有664臺，占比86.23%；5～10年有93臺，占比12.08%；10～15年有12臺，占比1.56%；15年以上有1臺，占比0.13%。

圖4 連云港市住宅小區(qū)在用電梯使用年限預測分布圖

圖4數(shù)據(jù)顯示，連云港市住宅小區(qū)電梯使用年限10年以內(nèi)占比達98.31%，可見該地區(qū)住宅小區(qū)電梯整體安全性能良好，但值得關(guān)注的是該市在數(shù)年后老舊電梯數(shù)量將急劇增加。

為了驗證樣本的預測結(jié)果，選用了SPSS軟件的多元線性回歸分析方法，驗證樣本預測結(jié)果對比如表4所示。結(jié)果表明使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電梯使用壽命建立的預測模型誤差率為1.772%，而多元線性回歸分析模型預測誤差率為18.12%，進一步證實了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更具準確性，精確度更高。

表4 驗證樣本預測結(jié)果對比

3 剩余使用壽命評估

本文電梯八大系統(tǒng)風險項目共有48個項目，依據(jù)表1、表2、表3安全評估辦法可得，1分風險項目38個，3分風險項目9個，5分風險項目1個，總分共計70分。每一部電梯評分越高，說明存在故障項目越多或者是存在風險數(shù)值較大的項目，那么該電梯風險系數(shù)越高。電梯無故障定為0分，總分值越高越危險，越低越安全，電梯剩余使用壽命年限Y與評分HI之間的關(guān)系見公式（2）[10]：

式中：C為常數(shù)（由電梯安全分值與故障狀態(tài)劃分設(shè)置）；HI為電梯安全評分總分值；B為電梯老化系數(shù)（電梯已運行時間/設(shè)計使用年限）。

綜上所述，結(jié)合圖4制定了在用電梯剩余使用壽命評估表，如表5所示。

表5 在用電梯剩余使用壽命評估

4 改進建議

電梯使用壽命是一個復雜且長期的問題，涉及多個因素，如技術(shù)指標、使用環(huán)境、運行維護等，其中使用者行為習慣等因素，使電梯使用壽命難以準確預測和評估。對于以上問題，筆者給出以下建議：1）可以利用無損檢測技術(shù)，探測電梯零部件損壞程度或缺失情況，使檢修工作人員提前找到存在安全隱患部位，做好維修和更換工作，以此來減少事故的發(fā)生；2）對于風險等級達到一級的電梯，檢修人員應每隔2周進行一次風險評估，每隔2個月對老舊部件進行維修或更換。

5 結(jié)束語

本文首先基于電梯發(fā)生故障的頻次，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測設(shè)備使用年限，接下來與多元線性回歸預測模型得出的結(jié)果進行比較分析，證實了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更精確；最后分析電梯故障嚴重程度與使用年限之間的關(guān)系，制定安全評分標準；在安全評分的基礎(chǔ)上，通過剩余使用壽命公式，計算出電梯剩余使用壽命，為電梯能夠可靠、健康運行提供了參考。