CN111422718B - 一种电梯物联边缘计算系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电梯物联边缘计算系统及方法，属于机器学习技术领域，能够解决现有电梯维护中难以实现对电梯的预测性维护的问题。所述系统包括：大数据平台和设置在电梯控制柜上的电梯物联装置，电梯物联装置用于获取电梯的初始工况信息，并将初始工况信息上传至大数据平台；大数据平台用于根据初始工况信息和电梯的标准状态信息构建神经网络模型，并将神经网络模型下发给电梯物联装置；电梯物联装置还用于获取电梯的实时工况信息，并将实时工况信息输入神经网络模型中，获得电梯的运行状态；运行状态包括运行正常和运行异常；电梯物联装置还用于在电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。本发明用于电梯维护。

Description

一种电梯物联边缘计算系统及方法

技术领域

本发明涉及一种电梯物联边缘计算系统及方法，属于机器学习技术领域。

背景技术

目前，电梯已成为世界上运输量最大的垂直交通工具，每天搭载乘客数十亿人，是人类生活不可缺少的组成部分。电梯维保与汽车定期保养类似，运行到一定阶段需要进行例行的维护。电梯维保就是指电梯专业维保人员定期对电梯部件进行检查、加油、清除积尘、调试安全装置等工作。例如一部电梯运行在十层楼高的居民楼里，平均每天升降的次数就有约300次。积年累月的运行，零部件损耗在所难免，因此电梯定期维保对于电梯稳定运行、延长电梯使用寿命而言至关重要。然而这种维保方式只局限在电梯部件或运行出现问题的情况下，难以实现对电梯的预测性维护。

发明内容

本发明提供了一种电梯物联边缘计算系统及方法，能够解决现有电梯维护中难以实现对电梯的预测性维护的问题。

一方面，本发明提供了一种电梯物联边缘计算系统，所述系统包括：设置在电梯控制柜上的电梯物联装置；所述电梯物联装置用于获取所述电梯的实时工况信息，并将所述实时工况信息输入神经网络模型中，获得所述电梯的运行状态；所述运行状态包括运行正常和运行异常；所述电梯物联装置还用于在所述电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

可选的，所述系统还包括大数据平台，所述电梯物联装置与所述大数据平台通过无线网络连接；所述电梯物联装置还用于获取所述电梯的初始工况信息，并将所述初始工况信息上传至所述大数据平台；所述大数据平台用于根据所述初始工况信息和所述电梯的标准状态信息构建神经网络模型，并将所述神经网络模型下发给所述电梯物联装置。

可选的，所述大数据平台包括：第一信息获取模块，与电梯公共监管平台和/或电梯厂商平台通信连接，用于获取所述电梯的标准状态信息；模型构建模块，用于接收所述电梯物联装置上传的所述初始工况信息，根据所述初始工况信息和所述标准状态信息构建神经网络模型，并将所述神经网络模型下发给所述电梯物联装置。

可选的，所述电梯物联装置包括：第二信息获取模块，用于获取所述电梯的初始工况信息和实时工况信息；通信模块，用于将所述初始工况信息上传至所述大数据平台，并接收所述大数据平台下发的神经网络模型；处理模块，用于将所述实时工况信息输入所述神经网络模型中，获得所述电梯的运行状态，所述运行状态包括运行正常和运行异常；所述处理模块还用于在所述电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

可选的，所述通信模块还用于将所述实时工况信息上传至所述大数据平台；所述大数据平台还用于根据所述实时工况信息训练所述神经网络模型，并将训练后的神经网络模型下发给所述电梯物联装置。

可选的，所述第二信息获取模块包括：信息采集单元，用于采集电梯控制柜内的电梯非结构化信息；所述电梯非结构化信息包括关键设备的图像信息，音频信息、无线射频信息和控制电路电流信息中的至少一种；信息处理单元，用于利用机器视觉算法对所述电梯非结构化信息进行解析，获取所述电梯的初始工况信息和实时工况信息。

可选的，所述通信模块为2G无线通信模块、4G无线通信模块、5G无线通信模块或NB-IOT无线通信模块中的任意一个。

另一方面，本发明提供了一种电梯物联边缘计算方法，所述方法包括：获取所述电梯的实时工况信息；将所述实时工况信息输入神经网络模型中，获得所述电梯的运行状态；所述运行状态包括运行正常和运行异常；当所述电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

可选的，在所述将所述实时工况信息输入神经网络模型中之前，所述方法还包括：获取所述电梯的初始工况信息；根据所述初始工况信息和所述电梯的标准状态信息构建所述神经网络模型。

可选的，在所述获得所述电梯的运行状态后，所述方法还包括：利用所述实时工况信息训练所述神经网络模型。

可选的，所述获取所述电梯的初始工况信息或实时工况信息具体包括：采集电梯控制柜内的电梯非结构化信息；所述电梯非结构化信息包括关键设备的图像信息，音频信息、无线射频信息和控制电路电流信息中的至少一种；利用机器视觉算法对所述电梯非结构化信息进行解析，获取所述电梯的初始工况信息或实时工况信息。

再一方面，本发明提供一种应用上述任一种所述的电梯物联边缘计算方法的系统，所述系统包括：第一获取单元，用于获取所述电梯的实时工况信息；状态确定单元，用于将所述实时工况信息输入神经网络模型中，获得所述电梯的运行状态；所述运行状态包括运行正常和运行异常；预警单元，用于当所述电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

可选的，所述第一获取单元还用于获取所述电梯的初始工况信息；所述系统还包括：模型构建单元，用于根据所述初始工况信息和所述电梯的标准状态信息构建所述神经网络模型。

可选的，所述系统还包括：模型训练单元，用于利用所述实时工况信息训练所述神经网络模型。

本发明能产生的有益效果包括：

本发明实施例提供的电梯物联边缘计算系统，通过利用电梯的初始工况信息和电梯的标准状态信息在大数据平台上构建神经网络模型，然后通过将电梯物联装置获取的电梯的实时工况信息输入到该神经网络模型中，获得电梯的运行状态；并且在电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。由于本发明实施例中的电梯物联装置基于最新的神经网络模型，形成对电梯实时工作状态的边缘计算，在数据异常时，可实时产生预警信息，以便通知电梯维护方或使用方及时排查故障隐患，这样实现了对电梯的预测性维护，提高了电梯的使用安全性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的电梯物联边缘计算系统结构框图；

图2为本发明实施例提供的电梯物联边缘计算方法流程图。

具体实施方式

下面结合实施例详述本发明，但本发明并不局限于这些实施例。

本发明实施例提供了一种电梯物联边缘计算系统，如图1所示，所述系统包括：大数据平台10和设置在电梯控制柜上的电梯物联装置20，电梯物联装置20与大数据平台10通过无线网络连接；电梯物联装置20用于获取电梯的初始工况信息，并将初始工况信息上传至大数据平台10；大数据平台10用于根据初始工况信息和电梯的标准状态信息构建神经网络模型，并将该神经网络模型下发给电梯物联装置20；电梯物联装置20还用于获取电梯的实时工况信息，并将该实时工况信息输入神经网络模型中，获得电梯的运行状态；所述运行状态包括运行正常和运行异常；电梯物联装置20还用于在电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

其中，电梯的初始工况信息为初始采集的电梯控制柜内关键设备的图像信息，音频信息、无线射频信息和控制电路电流信息等非结构化信息经过机器视觉算法解析后的信息；电梯的实时工况信息为电梯运行过程中实时采集的电梯控制柜内关键设备的图像信息，音频信息、无线射频信息和控制电路电流信息等非结构化信息经过机器视觉算法解析后的信息。

在实际应用中，电梯物联装置20与大数据平台10可以通过2G无线网络、4G无线网络、5G无线网络或NB-IOT无线网络中的任意一个无线网络连接，本发明实施例对此不做限定。大数据平台10可基于区块链BASS架构。

本发明实施例对于预警信息的具体类型不做限定，示例的，该预警信息可以是发送给电梯维护方或使用方的语音信息，文字信息或警报灯信息等。

本发明实施例提供的电梯物联边缘计算系统，通过利用电梯的初始工况信息和电梯的标准状态信息在大数据平台10上构建神经网络模型，然后通过将电梯物联装置20获取的电梯的实时工况信息输入到该神经网络模型中，获得电梯的运行状态；并且在电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。由于本发明实施例中的电梯物联装置20基于最新的神经网络模型，形成对电梯实时工作状态的边缘计算，在数据异常时，可实时产生预警信息，以便通知电梯维护方或使用方及时排查故障隐患，这样实现了对电梯的预测性维护，提高了电梯的使用安全性。同时，本发明实施例提供的电梯物联装置不需要与电梯主控系统对接，因而可适用所有型号的电梯，适用范围广。

进一步的，大数据平台10包括：第一信息获取模块11，与电梯公共监管平台13和/或电梯厂商平台14通信连接，用于获取电梯的标准状态信息；模型构建模块12，用于接收电梯物联装置20上传的初始工况信息，根据初始工况信息和标准状态信息构建神经网络模型，并将神经网络模型下发给电梯物联装置20。

在实际应用中，大数据平台10可以对接电梯公共监管平台13和/或电梯厂商平台14，在电梯公共监管平台13和/或电梯厂商平台14中查找该电梯或同型号电梯的标准状态信息；该标准状态信息为电梯正常工作时电梯控制柜内部各设备的状态信息；具体的，可以包括指示灯颜色、状态信息、仪表上数值信息、控制电路的电流信息和无线射频信息等。需要说明是，若电梯公共监管平台13和/或电梯厂商平台14中未查到该电梯或同型号电梯的标准状态信息，也可以根据获取的初始工况信息，采用人工标定的方法，获得该电梯的标准状态信息；也可以根据客户端众包软件或其他装置，现场采集电梯的标准状态信息并上传至大数据平台10。

进一步的，电梯物联装置20包括：第二信息获取模块21，用于获取电梯的初始工况信息和实时工况信息；通信模块22，用于将初始工况信息上传至大数据平台10，并接收大数据平台10下发的神经网络模型；处理模块23，用于将实时工况信息输入神经网络模型中，获得电梯的运行状态，运行状态包括运行正常和运行异常；处理模块23还用于在电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

具体的，第二信息获取模块21可以包括：信息采集单元，用于采集电梯控制柜内的电梯非结构化信息；所述电梯非结构化信息包括关键设备的图像信息，音频信息、无线射频信息和控制电路电流信息中的至少一种；信息处理单元，用于利用机器视觉算法对所述电梯非结构化信息进行解析，获取所述电梯的初始工况信息和实时工况信息。基于机器视觉分析，可以将非结构化视频图像信息转化为电梯控制柜内部的指示灯编号、位置、颜色和状态，仪表的编号及数值。

其中，通信模块22可以为2G无线通信模块、4G无线通信模块、5G无线通信模块或NB-IOT无线通信模块中的任意一个；处理模块23可以为CPU。

在实际应用中，关键设备的图像信息可以利用摄像头采集，音频信息可以利用录音设备采集；无线射频信息可以通过SDR(Software Defined Radio，软件定义的无线电)单元采集，采集电梯柜内20K-1.7GHZ的无线射频信号的变化；控制电路电流信息可以通过电流传感器采集。

进一步的，通信模块22还用于将该实时工况信息上传至大数据平台10；大数据平台10还用于根据该实时工况信息训练神经网络模型，并将训练后的神经网络模型下发给电梯物联装置20。本发明实施例提供的电梯物联装置20安装于电梯控制柜内，具有音视频图像、无线射频、电流采集等功能。通过机器视觉算法识别学习电梯控制柜内关键设备仪表、指示灯、无线射频信号、电流变化等，形成电梯运行动作结构化数据上报至大数据平台10。大数据平台10通过对同一类型电梯的工作状态、工况结构化数据的学习训练，形成神经网络模型。大数据平台10可以定期更新数据重新训练并生成新的模型下发给电梯物联装置20。电梯物联装置20基于最新的神经网络模型，形成对电梯实时工作状态的边缘计算，在数据异常时，可实时产生预警信息，以便通知电梯维护方或使用方及时排查故障隐患。

本发明另一实施例提供一种电梯物联边缘计算方法，如图2所示，所述方法包括：

步骤31、获取电梯的实时工况信息。

步骤32、将实时工况信息输入神经网络模型中，获得电梯的运行状态；运行状态包括运行正常和运行异常。

步骤33、当电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

进一步的，在将实时工况信息输入神经网络模型中之前，所述方法还包括：

步骤34、获取电梯的初始工况信息。

步骤35、根据初始工况信息和电梯的标准状态信息构建神经网络模型。

优选的，在获得电梯的运行状态后，所述方法还包括：

利用实时工况信息训练该神经网络模型。

进一步的，获取电梯的初始工况信息或实时工况信息具体包括：采集电梯控制柜内的电梯非结构化信息；电梯非结构化信息包括关键设备的图像信息，音频信息、无线射频信息和控制电路电流信息中的至少一种；利用机器视觉算法对电梯非结构化信息进行解析，获取电梯的初始工况信息或实时工况信息。

本发明实施例提供的电梯物联边缘计算方法，通过利用电梯的初始工况信息和电梯的标准状态信息在大数据平台上构建神经网络模型，然后通过将获取的电梯的实时工况信息输入到该神经网络模型中，获得电梯的运行状态；并且在电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。由于本发明实施例中的电梯物联装置基于最新的神经网络模型，形成对电梯实时工作状态的边缘计算，在数据异常时，可实时产生预警信息，以便通知电梯维护方或使用方及时排查故障隐患，这样实现了对电梯的预测性维护，提高了电梯的使用安全性。

本发明再一实施例提供一种应用上述任一种所述的电梯物联边缘计算方法的系统，所述系统包括：第一获取单元，用于获取所述电梯的实时工况信息；状态确定单元，用于将所述实时工况信息输入神经网络模型中，获得所述电梯的运行状态；所述运行状态包括运行正常和运行异常；预警单元，用于当所述电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息。

优选的，所述第一获取单元还用于获取所述电梯的初始工况信息；

所述系统还包括：模型构建单元，用于根据所述初始工况信息和所述电梯的标准状态信息构建所述神经网络模型。

优选的，所述系统还包括：模型训练单元，用于利用所述实时工况信息训练所述神经网络模型。

以上所述，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。

Claims (2)

1.一种电梯物联边缘计算系统，其特征在于，所述系统包括：设置在电梯控制柜上的电梯物联装置；

所述电梯物联装置用于获取所述电梯的实时工况信息，并将所述实时工况信息输入神经网络模型中，获得所述电梯的运行状态；所述运行状态包括运行正常和运行异常；

所述电梯物联装置还用于在所述电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息；

所述系统还包括大数据平台，所述电梯物联装置与所述大数据平台通过无线网络连接；

所述电梯物联装置还用于获取所述电梯的初始工况信息，并将所述初始工况信息上传至所述大数据平台；

所述大数据平台用于根据所述初始工况信息和所述电梯的标准状态信息构建神经网络模型，并将所述神经网络模型下发给所述电梯物联装置；

所述大数据平台包括：

第一信息获取模块，与电梯公共监管平台和/或电梯厂商平台通信连接，用于获取所述电梯的标准状态信息；

模型构建模块，用于接收所述电梯物联装置上传的所述初始工况信息，根据所述初始工况信息和所述标准状态信息构建神经网络模型，并将所述神经网络模型下发给所述电梯物联装置；

所述电梯物联装置包括：

第二信息获取模块，用于获取所述电梯的初始工况信息和实时工况信息；

通信模块，用于将所述初始工况信息上传至所述大数据平台，并接收所述大数据平台下发的神经网络模型；

处理模块，用于将所述实时工况信息输入所述神经网络模型中，获得所述电梯的运行状态，所述运行状态包括运行正常和运行异常；

所述处理模块还用于在所述电梯的运行状态为运行异常时，发出预警信息；

所述通信模块还用于将所述实时工况信息上传至所述大数据平台；

所述大数据平台还用于根据所述实时工况信息训练所述神经网络模型，并将训练后的神经网络模型下发给所述电梯物联装置；

所述第二信息获取模块包括：

信息采集单元，用于采集电梯控制柜内的电梯非结构化信息；所述电梯非结构化信息包括关键设备的图像信息，音频信息、无线射频信息和控制电路电流信息中的至少一种；

信息处理单元，用于利用机器视觉算法对所述电梯非结构化信息进行解析，获取所述电梯的初始工况信息和实时工况信息。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通信模块为2G无线通信模块、4G无线通信模块、5G无线通信模块或NB-IOT无线通信模块中的任意一个。

Images