CN111563603A - 电梯健康状态评估方法和装置、存储介质 - Google Patents

电梯健康状态评估方法和装置、存储介质 Download PDF

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CN111563603A CN202010317817.7A CN202010317817A CN111563603A CN 111563603 A CN111563603 A CN 111563603A CN 202010317817 A CN202010317817 A CN 202010317817A CN 111563603 A CN111563603 A CN 111563603A
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Abstract

本发明公开一种电梯健康状态评估方法和装置、存储介质，该电梯健康状态评估方法包括：确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；根据电梯健康状态评估模型评估M个目标特征的当前数据，得到电梯的当前健康状态评分。采用本发明实施例，能够准确地评估电梯的健康状态，从而为维保人员制定电梯的维修保养计划提供依据。

Description

电梯健康状态评估方法和装置、存储介质
技术领域
本发明涉及电梯技术领域，尤其涉及一种电梯健康状态评估方法和装置、存储介质。
背景技术
电梯已经成为人们日常生活必不可少的基础设施之一。为了延长电梯使用寿命，要求定期对电梯进行维修保养操作。为了实现对电梯维修保养资源的合理分配，需要维保人员先评估电梯的健康状态，根据电梯的健康状态来制定相应的维修保养计划，当电梯的健康状态较差时，就对电梯进行深度维修保养，当电梯的健康状态较好时，对电梯进行简单维修保养即可，目前，尚未有针对电梯健康状态评估的方法。
发明内容
本发明实施例提供了一种电梯健康状态评估方法和装置、存储介质，能够准确地评估电梯的健康状态，从而为维保人员制定电梯的维修保养计划提供依据。
第一方面，本发明实施例提供一种电梯健康状态评估方法，该方法包括：
确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；
根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；
根据电梯健康状态评估模型评估M个目标特征的当前数据，得到电梯的当前健康状态评分。
在第一方面的一种可能的实施方式中，目标特征包括基础特征，基础特征包括：数值型基础特征和/或表示电梯故障类别的非数值型基础特征。
在第一方面的一种可能的实施方式中，数值型基础特征包括：与电梯部件关联的局部基础特征和/或与电梯总体关联的总体基础特征。
在第一方面的一种可能的实施方式中，局部基础特征包括以下特征中的至少一个：轿厢移动速度、曳引机温度、开门时长、曳引机抱闸次数、轿厢导轨X方向震动量、轿厢导轨Y方向震动量、钢缆应力、轿厢X方向摇晃量、轿厢Y方向摇晃量、楼宇X方向振幅和楼宇Y方向振幅；总体基础特征包括以下特征中的至少一个：主功率电源电压、电梯总运行时长、电梯总运行次数、电梯机房温度、维保周期、总维保次数和距离上次维保间隔时长。
在第一方面的一种可能的实施方式中，非数值型基础特征包括以下特征中的至少一个：开门走梯故障、开门未平层故障、轿厢卡井道故障、轿厢冲顶故障、轿厢蹲底故障、安全回路故障和门锁回路故障。
在第一方面的一种可能的实施方式中，目标特征还包括累积特征，累积特征为与基础特征关联的故障的累积时长或者累积次数。
在第一方面的一种可能的实施方式中，确定与电梯健康状态关联的M个目标特征，包括；分析电梯运行数据，得到与电梯健康状态关联的多个指标；分别计算各指标对电梯健康状态的影响力值，得到多个影响力值；从多个影响力值中选择数值较大的前M个影响力值对应的指标，作为M个目标特征。
在第一方面的一种可能的实施方式中，计算各指标对电梯健康状态的影响力值，包括：确定各指标的历史数据集；计算历史数据集中所有数据的方差；将方差作为指标对电梯健康状态的影响力值。
在第一方面的一种可能的实施方式中，根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，包括：对M个目标特征的历史数据进行预处理，得到M个目标特征的预处理历史数据；对M个目标特征的预处理历史数据进行标准化处理，得到M个目标特征的标准化历史数据；根据M个目标特征的标准化历史数据和M个目标特征的历史健康状态评分对预设评估模型进行训练。
在第一方面的一种可能的实施方式中，根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型，包括：将M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分全部作为训练样本，对预设评估模型进行训练，得到第一评估模型，将第一评估模型作为电梯健康状态评估模型；或者，将M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分分为训练样本，部分作为验证样本；根据训练样本对预设评估模型进行训练，得到第二评估模型；根据验证样本验证第二评估模型的评估结果；若验证通过，则将第二评估模型作为电梯健康状态评估模型；若验证不通过，则调整预设评估模型的参数，得到新的预设评估模型，并根据训练样本对新的预设评估模型进行训练，得到第三评估模型，以及根据验证样本验证第三评估模型的评估结果，若验证结果符合预设要求，则将第三评估模型作为电梯健康状态评估模型。
第二方面，本发明实施例提供一种电梯健康状态评估装置，该装置包括：
确定模块，用于确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；
模型训练模块，用于根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；
评估模块，用于根据电梯健康状态评估模型对M个目标特征的当前数据进行评估，得到电梯的当前健康状态评分。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的电梯健康状态评估方法。
如上，本发明实施例的电梯健康状态评估方法中，先确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；然后根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；最后根据电梯健康状态评估模型评估M个目标特征的当前数据，得到电梯的当前健康状态评分，从而能够为维保人员制定电梯的维修保养计划提供依据。
附图说明
从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中可以更好地理解本发明其中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的特征。
图1为根据本发明一个实施例提供的电梯健康状态评估方法的流程示意图；
图2为根据本发明一个实施例提供的电梯健康评估离线模型的生成方法的流程示意图；
图3为根据本发明另一个实施例提供的实施电梯健康评估方法的流程示意图；
图4为根据本发明一个实施例提供的电梯健康状态评估装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。
本发明实施例的电梯健康状态评估方法应用于电梯维护场景。为了实现对电梯维修保养资源的合理分配，需要维保人员先评估电梯的健康状态，根据电梯的健康状态来制定相应的维修保养计划，当电梯的健康状态较差时，就对电梯进行深度维修保养，当电梯的健康状态较好时，对电梯进行简单维修保养即可，目前，尚未有针对电梯健康状态评估的方法。
基于此，本发明实施例提供了一种电梯健康状态评估方法，参看图1，示，该电梯健康状态评估方法包括：
步骤101，确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据集，M为正整数。
其中，目标特征为电梯运行数据中与电梯健康状态相关的指标，电梯运行数据的来源包括电梯使用过程中传感器的监测数据和电梯维修过程中的故障记录等。可以将电梯运行数据中与目标特征对应的数据整理成一个集合，称为该目标特征的历史数据集。
具体地，目标特征包括基础特征和/或累积特征。
本发明实施例中，基础特征可以从电梯运行数据中直接筛选得到，根据电梯发生故障时的电梯运行数据，基础特征包括可通过传感器测量的数值型基础特征和/或表示电梯故障类型的非数值型基础特征。根据电梯的系统结构，数值型基础特征包括与电梯部件关联的局部基础特征和/或与电梯总体关联的总体基础特征。
示例性地，参看表1，表1中第一列表示基础特征的特征类型，第二列表示基础特征对应的特征量。
表1
Figure BDA0002460211370000051
Figure BDA0002460211370000061
从表1可以看出，局部基础特征的值为一个具体数值，可以由对应传感器采集得到。表1中示出的局部数值型特征包括：轿厢移动速度、曳引机温度、开门时长、曳引机抱闸次数、轿厢导轨X方向震动量、轿厢导轨Y方向震动量、钢缆应力、轿厢X方向摇晃量、轿厢Y方向摇晃量、楼宇X方向振幅和楼宇Y方向振幅。
从表1可以看出，非数值型基础特征的值为电梯故障类别，不是具体数值。表1中示出的非数值型特征包括：开门走梯故障、开门未平层故障、轿厢卡井道故障、轿厢冲顶故障、轿厢蹲底故障、安全回路故障和门锁回路故障。其中，开门走梯故障指的是电梯在门还没有关闭的情况下，突然下坠或者突然上升，开门未平层故障表示电梯开门时未与平台层对齐，轿厢卡井道故障表示轿厢卡在电梯井的通道中，轿厢冲顶故障表示轿厢不受控制直接提升到最顶层，轿厢蹲底故障表示轿厢不受控制直接下降到最底层，安全回路故障表示保护电梯安全的电气回路故障，门锁回路故障表示电梯门打开和闭合的锁回路故障。上述电梯故障可以由对应传感器采集并经下位机处理得到，比如，开门走梯故障对应的传感器可以包括检测电梯门是否开启光电传感器和检测电梯向上或者向下移动的光电传感器，这些光电传感器将采集的信号发送至下位机，下位机根据这些光电传感器采集的信号判断是否发生开门走梯故障，若在检测到电梯门开启的情况下，检测电梯向上或者向下移动的光电传感器触发，则下位机给出开门走梯故障的预警。
从表1可以看出，总体基础特征的值也为一个具体数值，可以由对应传感器采集得到。表1中示出的总体基础特征包括：主功率电源电压、电梯总运行时长、电梯总运行次数、电梯机房温度、维保周期、总维保次数和距离上次维保间隔时长。由于电梯系统由若干子系统构成，可监控的部件及参数非常多，且各部件之间的影响关系并不是十分明确，电梯故障不一定由单个部件引起的，通过构建电梯总体特征量能够更全面的反映电梯的整体健康状态。
本发明实施例中，累积特征为根据基础特征构建的二次特征，针对每一个基础特征，与该基础特征对应的累积特征为与该基础特征关联的电梯故障的基于时间或者次数的统计量。比如，针对轿厢移动速度，可以及构建与轿厢移动速度关联的电梯故障的当天故障次数、自上次维保以来故障次数、当天故障时长和自上次维保以来故障时长4个统计量作为二次特征。由于电梯当前的健康状态跟历史运行状态有强烈的相关性，根据基础特征构建累积特征来表征电梯的累积运行情况，能够提高电梯当前健康的评估的准确度。
需要说明，电梯运行数据中与电梯健康状态相关的指标很多，不同指标对电梯健康状态的影响程度不同，比如，轿厢移动速度对应电梯的运动机构，但对电梯健康状态的评估结果的影响程度较小，比如抱闸和门锁回路对应电梯的非主体机构，但对电梯健康状态的评估结果的影响程度较小，如果将所有与电梯健康状态相关的指标均作为目标特征，会增加电梯健康状态评估过程的复杂程度。
为了降低电梯健康状态评估过程的复杂程度，在通过分析电梯运行数据得到与电梯健康状态关联的多个指标之后，可以分别计算各指标对电梯健康状态的影响力值得到多个影响力值，然后从多个影响力值中选择数值较大的前M个影响力值对应的指标，作为M个目标特征，比如，可以选择对电梯健康状态的影响力值较大的前20个指标作为目标特征。
具体地，可以通过方差法或者相关系数法确定指标对电梯健康状态的影响力值。采用方差法时，可以确定各指标的历史数据集，计算历史数据集中所有数据的方差，将方差作为指标对电梯健康状态的影响力值；采用相关系数法时，可以选择指标与电梯健康评分中间的皮尔森(pearson)相关系数作为指标对电梯健康状态的影响力值，Pearson相关系数是衡量向量相似度的一种方法，其表达式如下：
Figure BDA0002460211370000071
其中，ρX,Y表示向量X和向量Y之间的相关系数，向cov(X,Y)表示向量X和向量Y之间的协方差，σX表示向量X的标准差，σY表示向量Y的标准差。应用于本方案中，向量X表示指标的特性向量，向量Y表示电梯的健康评分向量，输入范围为-1到+1，0表示无相关性，负值表示负相关性，正值表示正相关性，绝对值越大表示指标和电梯健康评分之间的相关性越强，根据相关系数绝对值大小排序选择前N个特征。
步骤102，根据M个目标特征的历史数据集对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型。
其中，预设评估模型为机器学习算法。示例性地，可以采用XGBoost(eXtremeGradient Boosting)对步骤101中的M个目标特征的历史数据集进行模型训练。XGBoost使用了梯度上升框架，能够将多个学习模型组合，组合后的模型具有更强的泛化能力，适用于分类和回归问题。并且，XGBoost还有速度快、效果好、能够处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等优点。另外，XGBoost的目标函数中加入了正则项，能够控制模型的复杂程度，避免过拟合。需要说明，本领域技术人员也可以根据需要选择其他机器学习算法，此处不做限定。
在模型训练时，为了提高模型训练的准确度，可以先对各所述目标特征的历史数据集进行预处理，清除所述目标特征的历史数据集中值为空或者值超出预设合理范围的数据，得到M个目标特征的预处理数据集。
此外，考虑到不同目标特征具有不同的量纲和数量级，如果直接采用原始数值进行模型训练，那么数值较大的目标特征的作用会被放大，数值较小的目标特征的作用会被削减，因此，还可以对目标特征的预处理数据集进行标准化处理，得到M个目标特征的标准化数据集，根据M个目标特征的标准化数据集对所述预设评估模型进行训练，以消除量纲或者数量级不同对电梯健康状态评估结果带来的影响。
具体地，可以采用标准差的方式进行标准化，公式如下：
Figure BDA0002460211370000081
其中，μ为均值，s为标准差，μ和s均由训练数据计算得出，在模型训练前，每个目标特征的预处理数据集中的所有数据均需进行标准化处理，本发明实施例不限定标准化的具体方式。
在一示例中，可以将M个目标特征的历史数据集全部作为训练数据，根据训练数据对预设评估模型进行训练得到第一评估模型，并将该第一评估模型作为电梯健康状态评估模型，
在另一示例中，为了提高模型训练的准确度，也可以将所述M个目标特征的历史数据集分为训练集和验证集，根据训练集对预设评估模型进行训练得到第二评估模型，根据验证集验证第二评估模型的评估结果；若验证通过，则将第二评估模型作为电梯健康状态评估模型；若验证不通过，则调整预设评估模型的参数，得到新的预设评估模型，并根据训练集对新的预设评估模型进行训练，得到第三评估模型，以及根据验证集验证第三评估模型的评估结果，若验证结果符合预设要求，则将第三评估模型作为电梯健康状态评估模型。
步骤103，根据电梯健康状态评估模型对M个目标特征的当前数据进行处理，得到电梯的健康状态。
需要说明，M个目标特征中，基础特征的当前数据即为对应传感器当在前时刻采集的数据，累积特征的当前数据需要在历史特征数据的基础上累加得到。比如，针对轿厢移动速度这个基础特征，其当前数据为当前周期采集得到的轿厢移动速度。而对于由轿厢移动速度构建的自上次维保以来故障次数这个累积特征，若其当前周期存在因轿厢移动速度而引起的故障，那么其当前数据为在历史数据的基础上增加1。
假如采用方差法(或者相关系数法)选择了前M个特征，那么模型训练和模型评估都是针对这M个目标特征进行。该步骤中，将M个目标特征的当前数据作为电梯健康状态评估模型的输入，电梯健康状态评估模型的输出即为电梯的健康状态。示例性地，可以用分数表征电梯的健康状态，分数越高，说明电梯的健康状态越好，分数越低，说明电梯的健康状态越差。
如上，本发明实施例的电梯健康状态评估方法中，先确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；然后根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；最后根据电梯健康状态评估模型评估M个目标特征的当前数据，得到电梯的当前健康状态评分，从而能够为维保人员制定电梯的维修保养计划提供依据。
为便于理解，参看图2，电梯健康评估模型的训练过程为：
(1)获取预处理后的数据集，数据集中包括基础特征和累积特征的历史数据和历史健康状态评分。
(2)特征重要性筛选，从预处理后的数据集中筛选重要性高的特征。
(3)生成训练数据，训练数据包括训练集和验证集。
(4)XGBoost模型训练，根据训练集进行模型训练，根据验证集对训练得到的模型进行验证。
(5)将验证通过的模型作为电梯健康评估模型，该模型可以离线使用。
参看图3，可以根据实时传感器数据和历史特征量中得到实时特征量，将实时特征量输入训练好的离线模型(模型训练过程参见图2)得到实时电梯健康状态。
其中，实时特征量中的基础特征的值可以根据实时传感器数据(包括加速度传感器数据、温度传感器数据、振动传感器数据)确定，实时特征量中的累积特征的值可以根据历史特征量中的累积特征值得到。
图4为根据本发明一个实施例提供的电梯健康状态评估装置的结构示意图。如图4所示，该电梯健康状态评估装置包括：
确定模块401，用于确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数。
模型训练模块402，用于根据所述M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型。
评估模块403，用于根据所述电梯健康状态评估模型对所述M个目标特征的当前数据进行评估，得到所述电梯的当前健康状态评分。
如上，本发明实施例的电梯健康状态评估装置中，可以利用确定模块401确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；然后利用模型训练模块402根据M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；最后利用评估模块403根据电梯健康状态评估模型评估M个目标特征的当前数据，得到电梯的当前健康状态评分，从而能够为维保人员制定电梯的维修保养计划提供依据。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的电梯健康状态评估方法的步骤。
需要明确的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。对于装置实施例而言，相关之处可以参见方法实施例的说明部分。本发明实施例并不局限于上文所描述并在图中示出的特定步骤和结构。本领域的技术人员可以在领会本发明实施例的精神之后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。并且，为了简明起见，这里省略对已知方法技术的详细描述。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明实施例的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
本发明实施例可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明实施例的基本精神。因此，当前的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明实施例的范围由所附权利要求而非上述描述定义，并且，落入权利要求的含义和等同物的范围内的全部改变从而都被包括在本发明实施例的范围之中。

Claims (12)

1.一种电梯健康状态评估方法，其特征在于，包括：
确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；
根据所述M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；
根据所述电梯健康状态评估模型评估所述M个目标特征的当前数据，得到所述电梯的当前健康状态评分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征包括基础特征，所述基础特征包括：数值型基础特征和/或表示电梯故障类别的非数值型基础特征。
3.根据权利要2所述的方法，其特征在于，所述数值型基础特征包括：与电梯部件关联的局部基础特征和/或与电梯总体关联的总体基础特征。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述局部基础特征包括以下特征中的至少一个：
轿厢移动速度、曳引机温度、开门时长、曳引机抱闸次数、轿厢导轨X方向震动量、轿厢导轨Y方向震动量、钢缆应力、轿厢X方向摇晃量、轿厢Y方向摇晃量、楼宇X方向振幅和楼宇Y方向振幅；
所述总体基础特征包括以下特征中的至少一个：
主功率电源电压、电梯总运行时长、电梯总运行次数、电梯机房温度、维保周期、总维保次数和距离上次维保间隔时长。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述非数值型基础特征包括以下特征中的至少一个：
开门走梯故障、开门未平层故障、轿厢卡井道故障、轿厢冲顶故障、轿厢蹲底故障、安全回路故障和门锁回路故障。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标特征还包括累积特征，所述累积特征为与所述基础特征关联的故障的累积时长或者累积次数。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述确定与电梯健康状态关联的M个目标特征，包括；
分析电梯运行数据，得到与电梯健康状态关联的多个指标；
分别计算各指标对电梯健康状态的影响力值，得到多个影响力值；
从所述多个影响力值中选择数值较大的前M个影响力值对应的指标，作为所述M个目标特征。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算各指标对电梯健康状态的影响力值，包括：
确定各指标的历史数据集；
计算所述历史数据集中所有数据的方差；
将所述方差作为所述指标对电梯健康状态的影响力值。
9.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，包括：
对所述M个目标特征的历史数据进行预处理，得到M个目标特征的预处理历史数据；
对所述M个目标特征的预处理历史数据进行标准化处理，得到M个目标特征的标准化历史数据；
根据所述M个目标特征的标准化历史数据和所述M个目标特征的历史健康状态评分对预设评估模型进行训练。
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型，包括：
将所述M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分全部作为训练样本，对所述预设评估模型进行训练，得到第一评估模型，将所述第一评估模型作为所述电梯健康状态评估模型；
或者，
将所述M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分分为训练样本，部分作为验证样本；
根据所述训练样本对所述预设评估模型进行训练，得到第二评估模型；
根据所述验证样本验证所述第二评估模型的评估结果；
若验证通过，则将所述第二评估模型作为所述电梯健康状态评估模型；
若验证不通过，则调整所述预设评估模型的参数，得到新的预设评估模型，并根据所述训练样本对所述新的预设评估模型进行训练，得到第三评估模型，以及根据所述验证样本验证所述第三评估模型的评估结果，若验证结果符合所述预设要求，则将所述第三评估模型作为所述电梯健康状态评估模型。
11.一种电梯健康状态评估装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于确定与电梯健康状态关联的M个目标特征以及各目标特征的历史数据和历史健康状态评分，M为正整数；
模型训练模块，用于根据所述M个目标特征的历史数据和历史健康状态评分对预设评估模型进行训练，得到电梯健康状态评估模型；
评估模块，用于根据所述电梯健康状态评估模型对所述M个目标特征的当前数据进行评估，得到所述电梯的当前健康状态评分。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的电梯健康状态评估方法。
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