电梯云解决方案探索

数字化增强安全性

作者：杜超、高浩、曹健

介绍

本文介绍了通过数字化提升电梯安全性的相关云计算解决方案，通过电梯云系统获取电梯核心数据，自动生成电梯运行报告，并利用大数据分析技术排查电梯安全隐患，动态评分电梯健康度，提升智能应急救援水平，同时助力按需维保、电梯保险、老旧电梯改造等服务健康快速发展。

背景

电梯作为现代建筑中不可或缺的垂直运输设备，其安全运行直接关系到每一位乘客的生命财产安全，因此保证电梯持续稳定运行对维护公共安全、提高生活质量至关重要。近年来，全球电梯保有量持续增长， 全球有超过 20 万部电梯在运行.^[1] 与此同时，老旧电梯数量快速增加，各类潜在风险和隐患不断积累，而大多数电梯的维修、保养和升级改造仍以传统方式进行，不依靠云计算等数字化手段，难以大面积保障电梯安全运行。本文，作者从电梯物联网的角度，从系统结构和系统功能的角度，介绍一种电梯云解决方案，助力电梯安全运行。

电梯云解决方案系统架构

图1为电梯云解决方案的系统架构图，主要包括云平台、机房主板、机房数据终端单元（DTU）、轿顶振动采集分析装置、门控制器、车载AI摄像头、对讲系统等。机房DTU通过串行总线（如RS485）采集电梯控制系统的核心电气数据，并通过CAN-BUS等串行总线将轿顶振动采集分析装置采集的振动数据和门控制器提供的门运行、故障数据进行汇聚，并可采集对讲系统的报警数据。同时，机房DTU可通过网线等传输介质获取车载AI摄像头提供的乘客异常行为实时视频数据。机房网关作为数据汇聚处理单元，经过边缘计算后可将相关数据上报至云平台，再由云平台进行数据分析处理，形成各个功能模块。

不依赖云计算等数字化手段，难以大规模保障电梯的安全运行。

电梯云解决方案系统功能

本系统采用电梯云技术，实现自动故障排除。该系统：

• 充分利用控制系统、门机系统、人机系统三大数据源
• 通过控制系统信号自动报告核心电控部件的状态
• 通过AI摄像头自动识别不当乘坐电梯行为
• 通过振动采集分析装置自动识别机械部件异常振动事件

电梯运行报告自动生成技术

通过电梯物联网、大数据分析、云计算等技术，实现报表数据的自动采集和存储，自动生成日报、周报、月报等定期的电梯运行报表。

1. 每日报告。 基于数字孪生技术，电梯云平台可以发现安全隐患和问题并进行报警提示，关键事件、故障、报警等可以直观展示，如图2所示。详细的报表可以评估电梯当日的运行管理状况。日报可以分为设备、环境、人员、故障、困停报警、运行统计、采取的预防措施等类别，以“设备”类别为例，可以呈现控制柜、驱动电机、制动器、门、安全电路、电梯通讯系统、电梯停层装置等的性能。以“故障”类别为例，可以呈现故障代码、故障原因、解决方案、维护建议等控制结果。
2. 每周和每月报告以图表形式直观展示本周及本月电梯运行统计情况，如图3所示。明细报表可统计本周及本月电梯运行管理情况。报表可根据用户需求进行分类，包括运行统计、故障、困停报警、设备、人员、管理、上周安全风险隐患整改核查、本周重大安全风险隐患及整改情况、本周安全管理考核、下周工作重点等。以运行统计为例，可以反映振动是否超标、累计运行次数、累计钢丝绳弯曲次数、累计开关门次数、停电时长、检修时长、报警求助次数等。以“困梯”或“停梯报警”类别为例，可以反映困梯或停梯报警时间、困梯或误停原因（若发生故障可显示故障代码、故障原因、解决方法、检修建议等）、困梯或误停持续时间及结束时的处理等。

大数据分析技术助力排查安全风险

电梯云属于物联网，具有物联网的典型特征，即设备运行的数据增长率非常快，并发要求也很高。比如单台电梯每天新增3,000条日志数据，3,000万台电梯每天有200,000亿条日志数据，一年就有600亿条日志数据。单条数据的最大容量是216KB，每天产出近0.0468GKB的日志数据，一年就有30TB以上的日志数据。所以需要用大数据系统来对这么大量的数据进行分析计算。结合电梯行业特点，我们选择了目前主流的Hadoop+Hive+Hbase方案作为我们的大数据解决方案，利用大数据生态中的开源组件构建大数据平台，这个方案的优势在于属于开源社区，非常活跃。灵活，可以DIY（自己动手）。在大数据平台的支持下，除了传统的功能外，还可以实现实时流分析、数据挖掘、个性化推荐、机器学习等创新功能，为客户提供更多价值。这些功能包括：

1. 控制系统核心电气数据.通过监控终端采集电梯实时运行数据、故障数据、事件数据、运行统计等，通过云平台分析，提高电梯安全隐患检测准确率，对电梯运行状况进行动态评分。
2. 振动数据.轿顶振动采集分析装置采集轿厢振动数据并接入控制系统，使振动传感器成为电梯系统的重要组成部分。振动数据分析采用本地计算+云计算的互补模式。

本地计算

对于明显的异常振动，轿顶振动采集分析装置可直接在本地计算安全隐患代码，并通过短信或应用（app）弹窗上报给维护人员。可主动上报的安全隐患包括紧急降落、紧急停车、启动打滑、局部振动异常（导轨不平整、曳引轮不圆、钢丝绳受力不均）、持续振动异常（制动器动作、导靴异常）。

云计算

轿顶振动采集分析装置采集的振动数据可通过机房DTU按需或定时上传，振动数据上传至云端后即开始云计算，当发现超标情况时，电梯云APP可显示超标情况，并向维护人员发送短信及APP弹窗报警提示。

门机数据

门机故障数据的上报，可以更加精准的定位门系统问题，在原有控制系统固有故障代码的基础上，增加门机系统故障代码，当门系统出现异常时，可以第一时间通知维修人员。

AI识别数据

AI摄像头可扩展实现电动车识别、长时间挡门、乘客计数、音视频对讲等功能，当出现电动车进入电梯、长时间挡门等异常行为时，AI摄像头可发出声光报警，并及时将信息发送给物业或维保人员。

按需服务维护

充分利用基于人工智能的大数据分析技术排查电梯安全隐患，主动提醒维保人员电梯安全隐患，实现按需维保。同时，通过云平台提供的数字化维保功能，实现维保流程、维保合同的无纸化管理。维保用户可根据监测到的电梯运行状况，制定针对性的维保计划，并跟踪维保进度。电梯云APP可实现添加维保计划、精准定位、查看维保项目、上传图片、文字、录音等操作，提高维保效率。

服务电梯保险

充分利用安全隐患排查大数据分析技术，电梯云平台可统计故障困人率、故障停车率，还可汇总故障停车时间、救援响应时间、救援时间等数据，生成统计报表。

保险机构可以根据云平台生成的统计报告，动态评估电梯的保险费率。

电梯云平台还可实现配件管理，当电梯保险涉及配件更换时，该功能可为保险机构提供配件质量保障。

旧电梯改造服务

电梯控制系统的核心电气数据、振动数据、门机数据、AI识别数据等重要数据通过电梯云技术获取后自动生成电梯运行报告，为老旧电梯改造提供数据基础，并借助区块链可信判断技术，可考虑由相关机构背书认证，使报告更具权威性，得到老旧电梯改造过程中相关参与者的认可。

结语

本文从系统架构和功能的角度探讨基于电梯云技术的电梯安全运行。实现电梯安全运行迫切需要数字化手段（如电梯云技术）的支持。电梯安全隐患的排查与行业预测性维护的兴起有着深刻的一致性。通过提取并深度分析各类电梯数据（电气数据、振动数据、门机数据、AI识别数据等），预测性维护的准确率将大大提高，也能为后续按需维护的大规模推广打下基础。

参考法案

[1] statista.com/statistics/1201896/elevators-escalators-operation-worldwide