[發(fā)明專利]電梯故障預測方法、系統(tǒng)、裝置、計算機設備和存儲介質有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011284955.6 | 申請日： | 2020-11-17 |
| 公開（公告）號： | CN112365066B | 公開（公告）日： | 2023-05-02 |
| 發(fā)明（設計）人： | 江榮鈿;李良;莊旭強;李騫;黃丹燕 | 申請（專利權）人： | 日立樓宇技術（廣州）有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q10/20;G06N20/00;G16Y20/20;G16Y40/20;G16Y40/40;G16Y40/50 |
| 代理公司： | 華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人： | 陳金普 |
| 地址： | 510660 廣東省廣州*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 電梯 故障 預測 方法 系統(tǒng) 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
本申請涉及一種電梯故障預測方法、系統(tǒng)、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取電梯歷史故障數(shù)據(jù)以及與所述歷史故障數(shù)據(jù)對應的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為樣本數(shù)據(jù)；所述歷史故障數(shù)據(jù)包括多個故障類型的故障數(shù)據(jù)；將所述樣本數(shù)據(jù)輸入故障預測模型中，得到所述樣本數(shù)據(jù)的樣本特征參數(shù)與各個故障類型的故障關聯(lián)表；將所述故障關聯(lián)表發(fā)送至邊緣服務器；所述邊緣服務器，用于獲取電梯的狀態(tài)數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，根據(jù)所述狀態(tài)數(shù)據(jù)與所述故障數(shù)據(jù)確定當前樣本特征參數(shù)，根據(jù)所述當前樣本特征參數(shù)與所述故障關聯(lián)表，確定任一故障類型發(fā)生的概率。采用本方法能夠在保證電梯端計算能力提升的同時，降低了時延，具有較高的時效性。
技術領域
本申請涉及電梯故障處理技術領域，特別是涉及一種電梯故障預測方法、系統(tǒng)、裝置、計算機設備和存儲介質。
背景技術
近年來，隨著人們生活水平的提高，電梯逐漸成為小區(qū)、寫字樓、商場等建筑中的必備設備，電梯的安全直接影響乘梯人員的生命安全，因此，及時發(fā)現(xiàn)電梯可能發(fā)生的故障并提前排除，是電梯研究的重點。傳統(tǒng)的電梯故障診斷方式主要有兩種，如圖1所示，一種為主控板根據(jù)電梯運行的實時數(shù)據(jù)判斷故障是否發(fā)生，另一種為主控板將運行數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行姆掌鳎芍行姆掌鞯奶囟鞒毯烷撝蹬袛嚯娞菔欠窆收稀?/p>
然而，第一種診斷方式雖然由主控板便可進行故障診斷，無需依賴于中心服務器，但基于邊緣設備的存儲能力和計算能力的限制，主控板不能緩存大量的歷史數(shù)據(jù)，也不能進行很復雜的邏輯分析，缺乏大量數(shù)據(jù)的反復學習和復現(xiàn)，導致主控板只能運行較為簡單的判斷邏輯。為了實現(xiàn)復雜的計算分析，可采用第二種診斷方式，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒掌?，通過離線統(tǒng)計和分析，可以滿足多種邏輯判斷，但該方法需依賴于中心服務器，且時效性較低。
因此，傳統(tǒng)的故障診斷方式存在無法兼容診斷的時效性和邏輯判斷能力的問題。
發(fā)明內容
基于此，有必要針對上述故障診斷方式存在無法兼容診斷的時效性和邏輯判斷能力的技術問題，提供一種電梯故障預測方法、系統(tǒng)、裝置、計算機設備和存儲介質。
一種電梯故障預測方法，所述方法包括：
獲取電梯歷史故障數(shù)據(jù)以及與所述歷史故障數(shù)據(jù)對應的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為樣本數(shù)據(jù)；所述歷史故障數(shù)據(jù)包括多個故障類型的故障數(shù)據(jù)；
將所述樣本數(shù)據(jù)輸入故障預測模型中，得到所述樣本數(shù)據(jù)的樣本特征參數(shù)與各個故障類型的故障關聯(lián)表；所述故障關聯(lián)表記錄有所述故障類型發(fā)生時，各個樣本特征參數(shù)與所述故障類型的關聯(lián)性權重；
將所述故障關聯(lián)表發(fā)送至邊緣服務器；所述邊緣服務器，用于獲取電梯的狀態(tài)數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，根據(jù)所述狀態(tài)數(shù)據(jù)與所述故障數(shù)據(jù)確定當前樣本特征參數(shù)，根據(jù)所述當前樣本特征參數(shù)與所述故障關聯(lián)表，確定任一故障類型發(fā)生的概率。
在其中一個實施例中，在將所述樣本數(shù)據(jù)輸入故障預測模型中之前，還包括：
確定目標故障以及目標故障下的多個目標故障類型，從所述歷史故障數(shù)據(jù)和所述歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)中，篩選出與所述目標故障和所述目標故障類型對應的目標歷史故障數(shù)據(jù)和目標歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為樣本數(shù)據(jù)；
所述將所述樣本數(shù)據(jù)輸入故障預測模型中，得到所述樣本數(shù)據(jù)的樣本特征參數(shù)與各個故障類型的故障關聯(lián)表，包括：
分別將各個所述目標故障類型的故障碼作為目標故障碼，將所述樣本數(shù)據(jù)分為正例樣本和負例樣本；所述正例樣本表示故障碼為所述目標故障碼的樣本，所述負例樣本表示故障碼不為所述目標故障碼的樣本；
確定多個表征所述樣本數(shù)據(jù)的樣本特征，從所述正例樣本和所述負例樣本中統(tǒng)計得到各個樣本特征的樣本特征參數(shù)，對所述樣本特征參數(shù)與所述目標故障碼進行關聯(lián)分析，得到所述故障關聯(lián)表。
在其中一個實施例中，所述確定目標故障以及目標故障下的多個目標故障類型，包括：
獲取所述歷史故障數(shù)據(jù)中各個故障碼的個數(shù)；
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的處理系統(tǒng)或方法
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