[發明專利]電梯故障預測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110451780.1
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113071966A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 巴豪;程紀華
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: B66B5/00
• 分類號: B66B5/00
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

1.一種電梯故障預測方法，應用于電梯控制系統，其特征在于，所述電梯故障預測方法包括：

獲取電梯的實時運行數據；

利用預設風險因子挖掘模型對所述實時運行數據進行風險因子的挖掘處理，得到所述電梯的至少兩個風險因素；

以所述至少兩個風險因素作為查詢索引，從預先通過大數據分析技術構建的風險評估體系關系表中查詢出與所述至少兩個風險因素相匹配的風險評估體系和風險解析策略；

根據所述風險評估體系從預設的模型庫中選擇對應的風險評估數學模型；

將所述至少兩個風險因素輸入至所述風險評估數學模型中進行故障發生的風險系數的計算，得到評估結果；

根據所述風險解析策略對所述評估結果進行解析，得到所述電梯的故障預測結果。

2.根據權利要求1所述的電梯故障預測方法，其特征在于，所述利用預設風險因子挖掘模型對所述實時運行數據進行風險因子的挖掘處理，得到所述電梯的至少兩個風險因素包括：

提取所述實時運行數據中的時間信息和階段標記信息，并根據所述時間信息和階段標記信息確定所述電梯的運行階段類型；

根據所述運行階段類型，從預設的風險因子庫中確定對應的風險因子體系；

將所述風險因子體系和所述實時運行數據輸入至所述風險因子挖掘模型中，通過所述風險因子挖掘模型以所述風險因子體系為基準，提取所述實時運行數據中所有的風險因子，輸出至少兩個風險因素。

3.根據權利要求2所述的電梯故障預測方法，其特征在于，所述以所述至少兩個風險因素作為查詢索引，從預先通過大數據分析技術構建的風險評估體系關系表中查詢出與所述至少兩個風險因素相匹配的風險評估體系和風險解析策略包括：

從預先構建的風險評估體系關系表中篩選出以所述運行階段類型為主節點的對應關系記錄，其中所述對應關系記錄為包括風險因素、風險評估體系和風險解析策略的對應關系分支；

以所述至少兩個風險因素為查詢索引，對所述對應關系記錄進行逐條匹配，計算出各對應關系記錄與所述至少兩個風險因素的匹配度；

篩選出所述匹配度最高的一條對應關系記錄作為所述至少兩個風險因素對應的記錄，并提取所述記錄中的風險評估體系和風險解析策略。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的電梯故障預測方法，其特征在于，所述將所述至少兩個風險因素輸入至所述風險評估數學模型中進行故障發生的風險系數的計算，得到評估結果包括：

根據所述運行階段類型，確定所述至少兩個風險因素中每個風險因素對應的權重；

根據所述權重，計算對應的風險因素的危險等級；

根據所述危險等級對所述至少兩個風險因素按照從高到低的順序進行排序，得到風險因素序列；

利用風險評估數學模型計算所述風險因素序列中的每個風險因素對應的風險評估值和風險預測結果；

對所有的風險評估值和風險預測結果進行綜合計算，得到評估結果。

5.根據權利要求4所述的電梯故障預測方法，其特征在于，所述風險解析策略包括故障預測計算規則和專家風險評價規則，所述根據所述風險解析策略對所述評估結果進行解析，得到所述電梯的故障預測結果包括：

從所述風險因素序列中選取前N個風險因素作為計算因子，并根據所述故障預測計算規則中規定故障概率計算公式，計算所述實時運行數據中存在的故障風險因子；

根據所述故障風險因子，利用所述專家風險評價規則進行故障的挖掘和評價，得到人工故障挖掘結果；

將所述評估結果與所述人工故障挖掘結果進行比對，得到比對結果；

基于所述比對結果對所述評估結果進行調整，得到所述電梯的故障預測結果。

6.根據權利要求1-3中任一項所述的電梯故障預測方法，其特征在于，在所述獲取電梯的實時運行數據之前，還包括：

從所述電梯控制系統的維護日志表中獲取不同運行階段時產生的電梯故障記錄數據；

提取所述電梯故障記錄數據中的故障特征和故障標簽，并利用聚類算法對所述故障特征進行分類，得到不同運行階段下產生故障的風險因素集；

建立所述風險因素集合故障與故障標簽之間的關聯關系，得到風險評估體系和風險因子體系。