CN104944240A - 一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测系统。该系统包括：数据采集单元、通信系统单元、数据诊断平台、可视化展现单元。系统通过安装在现场的数据采集装置收集电梯运行状态数据，然后将实时数据推送到openPlant实时数据库中，对采集来的数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储，同时提供方便易用的客户端应用和通用的数据接口，通过高速的双向数据传输机制,一方面实现了多目标电梯设备实时监测海量数据向监测中心的上传,另一方面实现了诊断结果的反馈预警。通过数据可视化技术，清晰有效地传达与沟通交互，更加易于理解、更加易于有效的监测、更加直观地传达关键信息，从而实现对冗余且复杂数据集的深入洞察。
Description
技术领域
电梯设备状态监测应用技术，尤其涉及一种大数据技术的电梯运行监测系统。
背景技术
中国专利CN 103508315 A公开了一种电梯运行故障预测系统及方法，包括：传感单元、测量与运算中心单元。该分析策略包括电梯空载单位损耗分析、电梯能效系数分析以及电梯动能和势能动态分析。由于现有系统数据冗余且复杂，建立一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测与可视化系统已成为必然趋势。
尤其是当前随着物联网、云计算等新一代信息通信技术的发展，电梯设备的自动化和信息化水平日益提高，海量的设备运行实时和状态监测数据得以采集、存储。面临如何清晰有效地传达与沟通交互实现对冗余且复杂数据集的深入洞察，如何改变以前信息系统建设侧重系统功能而忽视数据效益的状况，大数据技术应运而生，为电梯运行状态监测与故障诊断的可视化提供了有效手段。
发明内容
本专利提出的一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测系统,通过将前沿的大数据关键技术与电梯设备在线监测技术有机结合,解决了海量监测数据存储、海量监测数据实时分析、海量监测数据实时诊断的等电梯设备监测领域的难题。通过高速的双向数据传输机制,将实时数据推送到openPlant实时数据库中，可安全、稳定地实现与现场各控制系统的接口，并能对采集来的数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储，同时提供方便易用的客户端应用和通用的数据接口，使管理和决策人员能及时、全面的了解当前的运行情况，也可回顾过去的历史事件，及时发现运行中所存在的问题，提高设备利用率。通过已有算法分析对设备进行态势分析，并将结果与实时数据在该系统中利用可视化技术展现。该系统涉及到以下的技术方案：
1、一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测系统包括数据采集单元、通信系统单元、数据诊断平台、可视化展现单元。其中：
11.数据采集单元由电梯监控数据采集器、多个传感器组等设备组成。传感器组包括极限传感器、平层传感器、红外人体感应器、基站感应器和门开关感应器。电梯监控数据采集器组包括视频监控与紧急呼叫系统。
12.通信系统单元主要有GPRS或CDMA、移动通信、卫星通信的方式。数字卫星通 信使用模拟调制、频分多路及频分多址技术，移动通信采用无线局域网系统、卫星系统、无线本地环系统技术。根据井道内移动无线信号覆盖情况和运营成本，相互配合补充使用，建立终端与远程管理服务器的双向通讯连接，为电梯运行状态在线监测和故障远程报警提供可靠的通讯通道。
13.数据诊断平台通过通信系统单元与数据采集单元连接，利用open Plant实时数据库系统，采用当今先进的技术和架构，对采集来的数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储，同时提供方便易用的客户端应用和通用的数据接口。
14.可视化展现单元主要包括实时监测模块、历史事件查询模块、数据分析与预警模块。
2、所述数据诊断平台，采用当今先进的技术和架构，涉及技术如下：
21.存储服务层提供了数据处理层需要的各类分布式存储，包括分布式文件系统(Hadoop HDFS)、分布式SQL数据库(MySQL)、分布式NoSQL数据库(Redis、MongoDB、HBase)、分布式消息队列(Apache Kafka)、分布式搜索引擎(Apache Solr)以及必不可少的Apache Zookeeper。
22.该系统数据采集服务会将收集到的实时数据推送到消息队列Kafka中，Kafka中的数据会被两个处理平台BDM CEP和Storm并行处理。
23.采用已有的算法进行电梯空载单位损耗分析、电梯能效系数分析以及电梯动能和势能动态分析，得到相应的分析诊断结果。实时计算框架和数据查询框架示意见图2。
3、一种基于上述电梯设备综合监测与故障诊断系统的分析方法,具体步骤如下：
31.电梯系统的传感器组与电梯监控数据采集器组队电梯运行状态数据信息进行实时采集，并实时地将数据信息传送给通信系统；
32.通过通信系统单元的GPRS或CDMA、移动通信、卫星通信，将原始数据传入基于open Plant实时数据库系统；
33.对设备实时监测数据和设备离线状态数据进行集中管理与分析，进行高效的数据压缩和长期的历史存储；
34.将存储的数据推送到消息队列Kafka中，Kafka中的数据会被两个处理平台BDM CEP和Storm并行处理。采用现有电梯故障诊断算法对此数据进行分析，从而对设备进行实时监测与故障诊断；
35.若诊断结果为有故障，一方面将分析结果在可视化界面显示，清晰有效地传达与沟通交互，从而实现对冗余且复杂数据集的深入洞察以及时报警处理，。另一方面通过通信系统将故障信息传输到设备监测单元，并更新监测状态；若监测为无故障，则继续实时监测。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为电梯设备故障诊断流程图；
图2为实时计算框架和数据查询框架示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述，但是本专利的实施方式不限于此。
作为本发明的一种优选方案，一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测系统，其特征在于：该系统包括数据采集单元、通信系统单元、数据诊断平台、可视化展现单元。数据采集单元采集的原始数据集通过双向高效的通信系统单元，传送到基于open Plant实时数据库系统，对设备实时监测数据和设备离线状态数据进行集中管理与分析，进行高效的数据压缩和长期的历史存储；实现基于平台BDM CEP和Storm并行处理，对当前电梯系统进行诊断与势态分析，从而通过可视化单元将结果清晰明了的展现，并更新设备的预警状态。
作为本发明的一种优选方案，基于大数据技术的电梯设备监测与故障诊断方法，如图1所示包括以下步骤：
S1.极限传感器、平层传感器、红外人体感应器、基站感应器和门开关感应器等传感器组，以及电梯监控数据采集器组对电梯设备组进行原始数据的采集。
S2.GPRS或CDMA、移动通信、卫星通信等通信系统单元，将原始数据高效地传送到数据诊断平台。
S3.数据诊断平台实现对原始数据的数据压缩和长期的历史存储，对当前电梯系统进行诊断与势态分析，得到故障诊断结果。
作为本发明的一种优选方案，基于大数据技术的电梯设备的状态监测与故障诊断系统，其特征在于：
1)改系统中的数据信息包括设备在线监测数据和设备离线状态数据。设备离线数据包括设备运行状态的历史记录、故障记录、设备基本信息等。
2)该系统中的数据信息通过基于平台BDM CEP和Storm并行处理，得到故障诊断结果，并通过双向高速地通信系统单元反馈到监测单元，从而更新设备状态信息。
3)改系统诊断的结果，通过可视化展现单元展示，清晰有效地传达与沟通交互，从而实现对冗余且复杂数据集的深入洞察。
作为本发明的一种优选方案，基于大数据技术的数据诊断平台的运作，如图2所示，主要包括以下两项：
1)对电梯系统的状态监测数据集信息采用open Plant实时数据库系统，实现对数据信息的数据压缩和长期的历史存储。
2)将海量监测的数据信息和设备离线状态数据信息送到消息队列Kafka中，Kafka中的数据会被两个处理平台BDM CEP和Storm并行处理，从而得到诊断结果。
Claims (8)
1.一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测系统，其特征在于：包括数据采集单元、通信系统单元、数据诊断平台、可视化展现单元。
所述数据采集单元由电梯监控数据采集器、多个传感器组等设备组成。
所述通信系统单元主要有GPRS或CDMA、移动通信、卫星通信的方式。
所述数据诊断平台通过通信系统单元与数据采集单元连接，利用open Plant实时数据库系统，对采集来的数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储。
所述可视化展现单元主要包括实时监测模块、历史事件查询模块、数据分析与预警模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的电梯设备的状态监测系统，其特征在于：该系统通过通信系统实现双向数据的高速传输，实时更新电梯设备状态。
3.根据权利要求1所述的数据采集单元，其特征在于：传感器组包括极限传感器、平层传感器、红外人体感应器、基站感应器和门开关感应器，电梯监控数据采集器组包括视频监控与紧急呼叫系统。
4.根据权利要求1所述通信系统，其特征在于：数字卫星通信使用模拟调制、频分多路及频分多址技术，移动通信采用无线局域网系统、卫星系统、无线本地环系统技术。根据井道内移动无线信号覆盖情况和运营成本，相互配合补充使用。
5.根据权利要求1所述数据诊断平台，其特征在于：
51.存储服务层提供了数据处理层需要的各类分布式存储，包括分布式文件系统(Hadoop HDFS)、分布式SQL数据库(MySQL)、分布式NoSQL数据库(Redis、MongoDB、HBase)、分布式消息队列(Apache Kafka)、分布式搜索引擎(Apache Solr)以及必不可少的Apache Zookeeper。52.该系统数据采集服务会将收集到的实时数据推送到消息队列Kafka中。53.采用已有的算法进行电梯空载单位损耗分析、电梯能效系数分析以及电梯动能和势能动态分析，得到相应的分析诊断结果。
6.根据权利要求1所述可视化展现单元，其特征在于：通过高速的双向数据传输机制，将分析结果在可视化界面显示，清晰有效地传达与沟通交互，从而实现对冗余且复杂数据集的深入洞察。
7.如权利要求1-5中任一项所述的电梯设备状态监测与故障诊断方法，其特征是：具体步骤如下：
71.电梯系统的传感器组与电梯监控数据采集器组队电梯运行状态数据信息进行实时采集，并实时地将数据信息传送给通信系统；72.高速双向数据传输的通信系统，将原始数据传入基于大数据的数据诊断平台；73.对设备实时监测数据和设备离线状态数据进行集中管理与分析；74.将存储的数据推送到消息队列Kafka中，采用现有电梯故障诊断算法对此数据进行分析，从而对设备进行实时监测与故障诊断；75.若诊断结果为有故障，一方面通过可视化展现单元及时报警处理，另一方面通过通信系统将故障信息传输到设备监测单元，并更新监测状态；若监测为无故障，则继续实时监测。
8.如权利要求7中所述的分析方法，其特征是：所述步骤73中，对海量原始海量数据采用的存储以及管理方法，包括：
81.对多个电梯设备监测的状态信息数据采用基于open Plant实时数据库系统，安全稳定地实现与现场各控制系统的接口，对采集来的数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储；
82.对海量监测原始数据和设备离线状态数据采用基于平台BDM CEP和Storm并行处理机制。
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