在佛蒙特州设计面向未来的安全系统

整合人工智能、传感器融合和数字孪生技术，构建下一代安全层

作者：穆哈雷姆·比尔格·恰基勒

介绍

快速的城市化进程和全球高密​​度垂直居住的兴起，已将垂直交通（VT）从一种便利设施转变为安全工程的关键领域。随着建筑物越建越高、电梯使用量日益增加，系统复杂性也随之提升，并催生出新一代的风险特征。目前以被动干预和事后监管调整为主导的应对方式已不再足够。

一种新的安全范式正变得不可避免：具有预测性、自学习性和自主性的电梯系统。

这一转变的核心在于 传感器融合、人工智能、数字孪生和全互联控制架构未来十年，电梯不会再发出“我出故障了——快派维修人员来”这样的信号，而是会发出“故障正在形成——我切换到安全模式”这样的信号。换句话说，未来的电梯将在……范围内运行。 能够自主决策的人工智能驱动型安全生态系统.

1. 当前范式的局限性和新兴风险概况

现今车辆安全主要依据EN 81-20/50和ISO 8100系列标准制定，这些标准规定了机械完整性、电气安全、车辆设计和测试程序方面的要求。然而，技术的快速发展带来了新的挑战，这些标准必须不断适应这些挑战。

物联网 (IoT) 设备、智能层控制逻辑、云监控平台的集成 边缘计算网络安全考量和数据隐私要求正在重塑人们对现代安全标准的期望。传统的安全框架虽然是基础性的，但并非为持续联网、自学习的电梯生态系统而设计。

2. 从被动应对到主动预防：新型安全架构的诞生

正在形成的安全文化建立在三大基本支柱之上：

1) 读取数据

2) 预测系统行为

3) 在风险发生之前将其消除

无法读取自身数据的系统无法准确感知风险。前瞻性安全始于持续感知、情境解读和预测评估。

3. 新韧性的基石

卓越

现代且面向未来的虚拟技术安全越来越体现在以下几个方面：

• 云端连续监测
• 实时边缘计算
• 基于机器学习的异常检测
• 网络安全作为一项明确的安全参数
• 迭代式、动态风险评估循环

这标志着安全管理从静态安全向动态安全转变。 自我更新、响应迅速、数据驱动的模型.

4. 数字安全层：电梯的新大脑

VT安全领域的数字化转型围绕三大核心技术展开：

4.1 传感器融合与物联网生态系统

在下一代虚拟电梯系统中，电梯将通过各种传感器阵列“看、听、感受”：

• 扭矩和电流传感器
• 振动、声学和热传感器
• 门压和障碍物检测传感器
• 绳索/皮带健康监测传感器
• 磁性和光学位置参考传感器

通过将这些数据集合并到统一的算法中，电梯就变成了 数字生物能够检测到单个传感器无法单独识别的风险。

4.2 基于机器学习的预测性安全

在电梯工程中， 异常 异常是指任何偏离预期行为并可能演变为故障的情况。机器学习模型可以检测以下方面的异常：

• 制动性能下降
• 早期绳轮滑移
• 电机扭矩曲线的微小变化
• 配重行程中毫秒级的不一致性
• 门动力学中的风险相关模式

如果将此类系统应用于现实世界的事件——例如塔尔苏斯事故——则会触发紧急停运。 最先 扭矩异常。

4.3 数字孪生：实时影子系统

数字孪生体是电梯物理系统的完整建模、实时虚拟副本，包括其电机、驱动装置、制动器、绳索/皮带、门机构和传感器网络。

虚拟副本可实现以下功能：

• 预检测试模拟
• 实时制动性能验证
• 组件兼容性分析
• 自动化救援场景模拟
• 持续行为追踪

在下一代虚拟终端系统中，仿真级模型将作为……运行。 永久性、自主管理的验证层 对物理系统进行全天候交叉检查。

5. 用于实现自主虚拟交通系统的新型硬件和材料

5.1 下一代制动和冗余

磁力制动器、能量再生动态制动和完全独立的多通道制动回路确保即使在故障情况下也能安全停车。融合遥测技术通过基于实时速度和位置数据的自适应多级制动响应，进一步增强了制动性能。

5.2 无绳无带技术

磁悬浮和直线电机系统无需绳索和皮带，从而消除了磨损、疲劳和断裂等故障模式。这简化了检查，减少了维护，并实现了垂直和水平方向的移动。

5.3 网络安全：一个新的安全参数

联网电梯容易遭受网络攻击；因此，网络安全如今已成为运营安全的重要组成部分。强大的加密技术、多因素身份验证、入侵检测和例行网络安全测试是保护控制网络的必要措施。

所有安全关键型电梯功能——包括警报、门控制、电机驱动、安全电路、运行模式（正常、维护、消防、门禁控制）和楼层/轿厢呼叫——都应免受网络威胁。

5.4 人因工程和以乘客为中心的安全性

安全最终是为了保护人的生命。人因工程考虑的是正常运行和紧急情况下的行为和认知反应。借助传感器（例如摄像头）实现的行为分析可以检测到：

• 客舱超载
• 恐慌模式
• 跌倒风险
• 面向无障碍设计的人机界面（HMI）
• 压力适应性指导

交互式人机界面和自然语言处理技术可以在紧急情况下提供清晰、冷静的指导。

5.5 自修复系统和先进材料

下一代系统将通过微传感器网络和自适应算法自主检测并纠正微小故障。智能复合材料、纳米涂层和先进合金将具有抗腐蚀性，延长部件寿命并能自我修复微裂纹。

6. 案例研究：塔尔苏斯事故的教训

土耳其塔尔苏斯发生的一起悲剧事故凸显了被动式安全的局限性。专家报告指出，事故同时存在以下几个方面的缺陷：

• 电气制动电路
• 机械制动器接合期间的协调
• 扭矩平衡检测
• 配重运动控制
• 总体设计容错性

如果存在持续监测、基于集成传感层的异常检测、更强大的故障安全逻辑或数字孪生验证层，则故障链很可能已被打破。

因此，跗骨痛不仅是一件痛苦的事，而且…… 全球提醒 新一代的安全需要技术、系统工程、验证和强大的组织安全文化。

7. 未来展望——佛蒙特州安全发展的下一个十年

未来十年，以下发展预计将重塑VT安全格局：

• 标准化的全球安全数据池 能够利用机器学习进行分析，从而揭示全球风险模式和新出现的故障模式。
• 通用跨品牌互操作性 使所有电梯系统能够通过单一、开放和协调的安全平台进行通信。
• 基于数字孪生的持续认证 将以实时性能验证取代定期物理测试。
• 自校准传感器网络 将自适应地验证准确性并纠正漂移，以保持数据完整性不间断。
• 自主安全系统 能够动态应对地震、火灾、洪水和其他环境灾害，并采取最佳的关闭或疏散策略。
• 人工智能驱动的预先关闭逻辑 当检测到故障早期迹象时，电梯会安全地停在最近的楼层。
• 零接触式紧急疏散系统 将以最小的人员干预开展自主救援行动。
• 增强现实维护工具 将通过数字叠加技术指导技术人员，减少诊断和维修中的人为错误。
• 生物特征和行为驱动协议 将根据乘客的健康状况或行动需求调整应急措施。
• 认知友好型人机界面 能够感知乘客的压力、年龄或语言，并提供最清晰的指导——尤其是在紧急情况下。

这些创新将共同树立新的全球安全标杆。

8. 结论：以人为本的未来

电梯安全需要的不是墨守成规的思维模式，而是制定标准的思维模式。人工智能、物联网、多传感器分析和实时数字技术正在将电梯转变为能够感知环境并自我保护的智能交互式系统。这场变革不仅将重塑安全结果，还将改变生命周期成本、系统寿命和运营效率。全球标准——尤其是ISO 8100系列标准——必须与时俱进，以适应这一全新的技术格局。

网络安全将不再是附加功能，而将成为所有安全设计的基础。未来的虚拟终端系统不会坐等故障发生，而是会主动消除故障隐患。

案例

[1] ISO 8100-1:2024

[2] EN 81-20:2020 和 EN 81-50:2020

[3] ISO 8102-20:2022 – 网络安全

[4] Tao, F. 等人。“用于智能制造的数字孪生和网络物理系统”，工程（2019）。

[5] Shi, W. 等人。“边缘计算：愿景与挑战”，IEEE 物联网期刊（2016 年）。

[6] Mori, M. 等人，“建筑系统的传感器融合和基于人工智能的预测性维护”，建筑自动化（2018）。

[7] Smith, DJ & Simpson, KGL 功能安全：IEC 61508 应用实用指南 Elsevier (2020)