CN112811275A - 一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统及方法，其中，系统包括：基础数据模块，用于建立完整的电梯基础信息及履历信息；运行状态模块，用于采集实时的电梯运行状态信息；影响指标模块，用于对实时的电梯运行状态信息进行加工，获取影响指标；周期测算模块，用于根据电梯基础信息、运行状态信息和影响指标并综合环境、事件、乘客状态创建按需维保周期模型，以测算按需维保周期。本发明基于物联网的电梯按需维保周期测算系统通过模型建立、信号采集、数据加工及智能分析系统，能客观的反映电梯安全运行状态，按单部电梯、具体事项计算出符合客观实际的维保周期，有效的提高维保效率、降低维保费用，减少设备故障率。

Description

一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统及方法
技术领域
本发明涉及电梯维保技术领域，特别是涉及一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统及方法。
背景技术
目前，电梯维保是基于维保公司按照相对统一固定的生产厂家提供的维保规范进行定期维保，对环境差异、日常运行状态和历次维保状况的参考因素未进行动态有区别的量化分析。特别的，对于老旧电梯，存在设备无法升级到最新状态的问题，有关设备部件的变更存在着巨大的差异，再采用统一的规范进行维保，在实践中存在困难，对推进按需维保过程中形成一定的阻碍。
因此本领域技术人员致力于开发一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统及方法。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统及方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，包括：
基础数据模块，用于建立完整的电梯基础信息及履历信息；
运行状态模块，用于采集实时的电梯运行状态信息；
影响指标模块，用于对实时的电梯运行状态信息进行加工，获取影响指标；
周期测算模块，用于根据电梯基础信息、运行状态信息和影响指标并综合环境、事件、乘客状态创建按需维保周期模型，以测算按需维保周期。
较佳的，所述按需维保周期模型的算法如下：
Tn＝T0+PΔ
其中，Tn为电梯下次维保时间，T0为上次维保时间，PΔ为按需维保周期；
Figure BDA0002870633710000021
当S＞S0或D＞Pa，则PΔ＝D
其中，D为电梯上次维保后截止测算时已运行天数，Pα为按综合因素测算出来的历史或初始的标准周期，P0为国家允许范围内最大维保周期时长，ft为运行时长对电梯维保时间影响的系数，S为电梯从上次维保后运行的实际距离，S0为电梯在正常使用情况下一个维保周期内行驶的标准行驶距离，fs为运运行距离对电梯维保时间影响的系数，E为运行数据，fe为运行数据E中电梯故障对电梯维保时间影响的系数；
Figure BDA0002870633710000022
其中，V为电梯综合因素值，m为电梯客观情况因素，fv为电梯综合因素值V对电梯维保时间影响的系数。
较佳的，所述运行数据E为故障次数、周期频权和风险系数的乘积。
较佳的，所述故障次数包括超速次数、非门区停车次数、开门走车次数、冲顶次数、蹲底次数、停电次数、抖动异常次数、速度异常次数和加速度异常次数。
较佳的，若测算的按需维保周期中两个维保时间点接近，则将两个维保时间点按黄金分割法则进行合并。
较佳的，还包括：
优化模块，用于根据电梯基础信息和初始数据，分别对电梯建立分析模型、大数据运算模型，并通过运行数据、实际维保工作和效果进行迭代演化，从而获取更符合实际的运行数据E、电梯综合因素值V及其系数，以测算最优的按需维保周期。
较佳的，所述运行状态模块包括：
智能信息处理前端单元，用于对按需维保进行提示、状态提醒，对前端采集状态数据进行数据值确权；
基层传感器单元，用于校准运行数据；
平层传感器单元，用于判断电梯是否平层停车、电梯运行状态和方向；
人体传感器单元，用于检测电梯轿厢内是否有人滞留；
门磁传感器单元，用于感测电梯轿厢门是否闭合，结合平层传感器单元来判断是否存在开门走车故障；
摄像头单元，用于区分电梯乘用人正常及非常行为。
本发明还提供了一种基于物联网的电梯按需维保周期测算方法，包括以下步骤：
建立完整的电梯基础信息及履历信息；
采集实时的电梯运行状态信息；
对实时的电梯运行状态信息进行加工，获取影响指标；
根据电梯基础信息、运行状态信息和影响指标并综合环境、事件、乘客状态创建按需维保周期模型，以测算按需维保周期。
较佳的，所述按需维保周期模型的算法如上述的按需维保周期模型的算法。
本发明的有益效果是：本发明基于物联网的电梯按需维保周期测算系统通过模型建立、信号采集、数据加工及智能分析系统，能客观的反映电梯安全运行状态，按单部电梯、具体事项计算出符合客观实际的维保周期，有效的提高维保效率、降低维保费用，减少设备故障率。另外，本发明在一定程度上还保障了电梯运行安全和人身安全。
附图说明
图1是本发明一具体实施方式中基于物联网的电梯按需维保周期测算系统的框架图。
图2是本发明一具体实施方式中运行状态模块采集数据的示意图。
图3是本发明一具体实施方式中基于物联网的电梯按需维保周期测算方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，需注意的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方式构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
如图1所示，一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，包括：
基础数据模块10，用于建立完整的电梯基础信息及履历信息；
运行状态模块20，用于采集实时的电梯运行状态信息；
影响指标模块30，用于对实时的电梯运行状态信息进行加工，获取影响指标；
周期测算模块40，用于根据电梯基础信息、运行状态信息和影响指标并综合环境、事件、乘客状态创建按需维保周期模型，以测算按需维保周期。
按需维保周期模型的算法如下：
Tn＝T0+PΔ
其中，Tn为电梯下次维保时间，T0为上次维保时间，PΔ为按需维保周期，本实施例中，按需维保周期的算法公式称为德玛公式；
Figure BDA0002870633710000051
当S＞S0或D＞Pa，则PΔ＝D
其中，D为电梯上次维保后截止测算时已运行天数；
Pα为按综合因素测算出来的历史或初始的标准周期；
P0为国家允许范围内最大维保周期时长；
ft为运行时长对电梯维保时间影响的系数，初始化为1，在运行过程中根据运行数据动态调整；
S为电梯从上次维保后运行的实际距离；
S0为电梯在正常使用情况下一个维保周期内行驶的标准行驶距离；
fs为运运行距离对电梯维保时间影响的系数，初始化为1，在运行过程中根据运行数据动态调整；
E为运行数据，通过物联网监测设备检测到的故障，根据海恩法则计算风险系统和对一定时间内的频次加权(频权，连续1小时内发生的次数换算，通过迭加后确定值，如1小时内仅发生1次忽略，1小时内发生2次则算作2次，以消除偶发因素；
运行数据E为故障次数、周期频权和风险系数的乘积；风险系数为检测故障与历次实际故障所测算概率，即E的实际故障相关度，取值范围定为[0.1,1]。
故障次数包括超速次数、非门区停车次数、开门走车次数、冲顶次数、蹲底次数、停电次数、抖动异常次数、速度异常次数和加速度异常次数。
fe为运行数据E中电梯故障对电梯维保时间影响的系数，由大数据分析初始化，并在运行过程中动态调整；
Figure BDA0002870633710000061
其中，V为电梯综合因素值；
m为电梯客观情况因素，例如：梯龄，井道异常等，由检测机构实地检测来确定；
fv为电梯综合因素值V对电梯维保时间影响的系数，默认系数为1，其后根据实际情况修正；
电梯综合因素值V取值于单部电梯实际状态，本实施例算法中包括环境情况、老旧程度、锈蚀磨损程度以及本系统计算所得因子，如品牌运行、品牌体量取值、历史维保单位、现行维保单位质量评定，各初始值各Vm设定为0，系数fv则取值为1，其后根据实际情况修正。
若测算的按需维保周期中两个维保时间点接近(如以平均周期15天为例，两个维保时间点之间的天数在平均周期15天乘以0.382以内的视为接近)，则将两个维保时间点按黄金分割法则进行合并，即以两个维保时间点为区间并将区间值乘以0.618后确定合并后的时间点。
还包括：
优化模块50，用于根据电梯基础信息和初始数据，分别对电梯建立分析模型、大数据运算模型，并通过运行数据、实际维保工作和效果进行迭代演化，从而获取更符合实际的运行数据E、电梯综合因素值V及其系数，以测算最优的按需维保周期。
运行状态模块20包括：
智能信息处理前端单元21，用于对按需维保进行提示、状态提醒，对前端采集状态数据进行数据值确权；
基层传感器单元22，即霍尔传感器，安装在井道底层，用于校准运行数据，复位故障造成的楼层数据错乱问题；
平层传感器单元23，采用双光电开关，用于判断电梯是否平层停车、电梯运行状态和方向；
人体传感器单元24，人体接近传感器是以微波多普勒原理为基础，平面型天线作为感应系统，以微处理器作控制的一种感应器，用于检测电梯轿厢内是否有人滞留；
门磁传感器单元25，采用磁性接近开关，用于感测电梯轿厢门是否闭合，结合平层传感器单元来判断是否存在开门走车故障；
摄像头单元26，通过摄像头及图像分析算法，用于区分电梯乘用人正常及非常行为。
如图2所示，为运行状态模块20采集数据的示意图，其中，①智能厢内处理前端，②基层传感器，③平层传感器，④人体传感器，⑤门磁传感器，⑥摄像头，⑦智能电源&控制适配器。
实施例2
如图3所示，一种基于物联网的电梯按需维保周期测算方法的流程图，该方法包括以下步骤：
S1、建立完整的电梯基础信息及履历信息；
S2、采集实时的电梯运行状态信息；
S3、对实时的电梯运行状态信息进行加工，获取影响指标；
S4、根据电梯基础信息、运行状态信息和影响指标并综合环境、事件、乘客状态创建按需维保周期模型，以测算按需维保周期。
本实施例中，按需维保周期模型的算法如上述的按需维保周期模型的算法。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，其特征在于，包括：
基础数据模块，用于建立完整的电梯基础信息及履历信息；
运行状态模块，用于采集实时的电梯运行状态信息；
影响指标模块，用于对实时的电梯运行状态信息进行加工，获取影响指标；
周期测算模块，用于根据电梯基础信息、运行状态信息和影响指标并综合环境、事件、乘客状态创建按需维保周期模型，以测算按需维保周期。
2.如权利要求1所述的基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，其特征在于，所述按需维保周期模型的算法如下：
Tn＝T0+PΔ
其中，Tn为电梯下次维保时间，T0为上次维保时间，PΔ为按需维保周期；
Figure FDA0002870633700000011
当S＞S0或D＞Pa，则PΔ＝D
其中，D为电梯上次维保后截止测算时已运行天数，Pa为按综合因素测算出来的历史或初始的标准周期，P0为国家允许范围内最大维保周期时长，ft为运行时长对电梯维保时间影响的系数，S为电梯从上次维保后运行的实际距离，S0为电梯在正常使用情况下一个维保周期内行驶的标准行驶距离，fs为运运行距离对电梯维保时间影响的系数，E为运行数据，fe为运行数据E中电梯故障对电梯维保时间影响的系数；
Figure FDA0002870633700000021
其中，V为电梯综合因素值，m为电梯客观情况因素，fv为电梯综合因素值V对电梯维保时间影响的系数。
3.如权利要求2所述的基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，其特征在于，所述运行数据E为故障次数、周期频权和风险系数的乘积。
4.如权利要求3所述的基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，其特征在于，所述故障次数包括超速次数、非门区停车次数、开门走车次数、冲顶次数、蹲底次数、停电次数、抖动异常次数、速度异常次数和加速度异常次数。
5.如权利要求2或3或4所述的基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，其特征在于，若测算的按需维保周期中两个维保时间点接近，则将两个维保时间点按黄金分割法则进行合并。
6.如权利要求2或3或4所述的基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，其特征在于，还包括：
优化模块，用于根据电梯基础信息和初始数据，分别对电梯建立分析模型、大数据运算模型，并通过运行数据、实际维保工作和效果进行迭代演化，从而获取更符合实际的运行数据E、电梯综合因素值V及其系数，以测算最优的按需维保周期。
7.如权利要求1所述的基于物联网的电梯按需维保周期测算系统，其特征在于，所述运行状态模块包括：
智能信息处理前端单元，用于对按需维保进行提示、状态提醒，对前端采集状态数据进行数据值确权；
基层传感器单元，用于校准运行数据；
平层传感器单元，用于判断电梯是否平层停车、电梯运行状态和方向；
人体传感器单元，用于检测电梯轿厢内是否有人滞留；
门磁传感器单元，用于感测电梯轿厢门是否闭合，结合平层传感器单元来判断是否存在开门走车故障；
摄像头单元，用于区分电梯乘用人正常及非常行为。
8.一种基于物联网的电梯按需维保周期测算方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立完整的电梯基础信息及履历信息；
采集实时的电梯运行状态信息；
对实时的电梯运行状态信息进行加工，获取影响指标；
根据电梯基础信息、运行状态信息和影响指标并综合环境、事件、乘客状态创建按需维保周期模型，以测算按需维保周期。
9.如权利要求8所述的基于物联网的电梯按需维保周期测算方法，其特征在于，所述按需维保周期模型的算法如权利要求2所述的按需维保周期模型的算法。
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