【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电梯安全，具体涉及一种基于传感器数据采集与ai算法电梯状态预警系统。
技术介绍
1、随着城市高层建筑的不断增多，电梯作为重要的垂直交通工具，其安全性越来越受到人们的关注。电梯绳是电梯的关键承重部件，其状态的好坏直接影响到电梯的安全运行。同时，电梯运行的平顺性也是衡量电梯性能和安全性的重要指标。传统的电梯安全检测预警系统仍具有以下缺陷：
2、1.实时性：传统系统依赖于人工定期检查或固定时间间隔的监测，限制了数据收集的频率和时效性。在发生故障或异常时，无法立即检测到问题，因为系统并非实时监测。这种延迟在数据获取中导致无法即时响应潜在的安全威胁，增加事故的风险。
3、2.准确性：传统系统依靠简单的阈值判断或有限的参数分析，缺乏复杂的数据处理能力和深入的分析，导致误报或漏报。没有先进的ai算法支持，数据分析的准确性和可靠性较低，难以准确判断电梯的实际安全状况，从而影响整个安全管理系统的效果。
4、3.智能化：传统电系统在操作上需要较多的人工干预，定期手动检查和维护，系统的智能化程度不高。增加了劳动成本，还因人为因素导致安全检查的遗漏或错误。此外，往往缺乏自动数据分析和决策支持功能，无法自动适应不断变化的运行条件或实时更新安全策略。
5、4.预防性：传统系统偏向于事后处理而非事前预防。在许多情况下，安全问题只有在已经发生或即将导致事故时才被识别，这样的响应方式无法有效预防事故的发生。
技术实现思路
1、一种基于传感器数据采集与ai
2、步骤s1：传感器模块包括多种传感器，会检测电梯绳的状态数据，包括绳的张力、磨损程度、断丝数量等；电梯运行平顺性数据包括电梯的加速度、减速度、振动频率等；
3、步骤s2：数据采集模块负责将传感器模块采集的数据进行实时传输和存储。
4、步骤s3：数据处理模块利用预处理算法对采集的数据进行清洗、去噪和归一化操作。
5、步骤s4：ai算法模块包括机器学习算法和深度学习算法，用于对处理后的数据进行特征提取、分类和回归分析操作，挖掘数据中的隐藏信息和规律。
6、步骤s5：决策模块根据ai算法模块的输出结果，结合预设的安全阈值和规则，判断电梯的安全状态，电梯存在安全隐患，则触发反馈与预警模块。
7、步骤s6：反馈与预警模块负责将决策模块的判断结果以可视化界面、声光报警等方式进行展示和提醒。
8、进一步的，在步骤s1中，传感器模块包括张力传感器、磨损检测传感器和断丝检测传感器，用来检测电梯绳的张力、磨损程度和断丝数量等参数；同时，加速度传感器、减速度传感器和振动频率传感器评估电梯运行的平顺性。
9、进一步的，在步骤s2中，数据采集模块负责实时传输和存储来自传感器模块的数据，该模块通过数据采集设备确保数据的完整性和准确性。
10、进一步的，在步骤s3中，数据处理模块使用先进的预处理算法对采集来的数据进行清洗、去噪和归一化处理，这一步骤确保处理后的数据在质量上满足ai算法分析的需求，从而提高整个系统的分析准确性和效率。
11、进一步的，在步骤s4中，ai算法模块集成了机器学习和深度学习算法，对数据处理模块输出的数据进行特征提取、分类和回归分析。
12、进一步的，在步骤s5中，在步骤s5中，决策模块根据ai算法模块的分析结果，结合预设的安全阈值和规则，判断电梯的安全状态，检测到潜在的安全隐患时，会自动触发反馈与预警模块，实现响应。
13、进一步的，在步骤s6中，反馈与预警模块负责将决策模块的结果通过可视化界面和声光报警系统向相关人员展示和提醒，该模块支持与上位管理系统的数据对接。
14、与现有技术相比，本专利技术具有如下好处：
15、1.实时性：该系统通过实时采集电梯绳的检测状态数据和电梯运行平顺性数据，保证了信息的时效性。实时性使得系统能够即刻检测到任何异常或偏离正常运行的情况，从而允许立即采取行动，减少对乘客安全的潜在威胁。
16、2.准确性：利用ai算法处理和分析采集到的数据，系统能够提供高准确性的安全状态判断。ai算法可以识别复杂的模式和趋势，减少人为判断的错误和局限性。提高了故障诊断的精度，确保采取的预防措施和维修活动都是基于可靠的数据分析，从而提高整体的安全管理效果。
17、3.智能化：系统的智能化管理意味着从数据采集到处理、决策和反馈预警，所有步骤都能自动进行。自动化减少了人工操作的需求，降低了因人为错误而引发安全问题的风险。智能化也使得系统能够持续监控和学习，随着时间的推移不断优化其性能和响应策略，提供更为精准的安全保障。
18、4.预防性：系统的预防性功能通过实时监测和预警机制，能在电梯出现故障前及时发现潜在的安全隐患。早期诊断和干预能够显著降低事故发生的可能性，避免电梯故障引起的人员伤害或重大财产损失。通过预防而非仅仅是响应，系统提升了电梯的安全性，同时也延长了电梯设备的使用寿命和运行效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于传感器数据采集与AI算法电梯状态预警系统，其特征是：传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、AI算法模块、决策模块和反馈与预警模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与AI算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤S1中，传感器模块包括张力传感器、磨损检测传感器和断丝检测传感器，用来检测电梯绳的张力、磨损程度和断丝数量等参数；同时，加速度传感器、减速度传感器和振动频率传感器评估电梯运行的平顺性。
3.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与AI算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤S2中，数据采集模块负责实时传输和存储来自传感器模块的数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与AI算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤S3中，数据处理模块使用先进的预处理算法对采集来的数据进行清洗、去噪和归一化处理，这一步骤确保处理后的数据在质量上满足AI算法分析的需求。
5.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与AI算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤S4中，AI算法模块集成了机器学习和深度学习算法，对
6.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与AI算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤S5中，决策模块根据AI算法模块的分析结果，结合预设的安全阈值和规则，判断电梯的安全状态，检测到潜在的安全隐患时，会自动触发反馈与预警模块。
7.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与AI算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤S6中，反馈与预警模块负责将决策模块的结果通过可视化界面和声光报警系统向相关人员展示和提醒，该模块支持与上位管理系统的数据对接。
...【技术特征摘要】
1.一种基于传感器数据采集与ai算法电梯状态预警系统，其特征是：传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、ai算法模块、决策模块和反馈与预警模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与ai算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤s1中，传感器模块包括张力传感器、磨损检测传感器和断丝检测传感器，用来检测电梯绳的张力、磨损程度和断丝数量等参数；同时，加速度传感器、减速度传感器和振动频率传感器评估电梯运行的平顺性。
3.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与ai算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤s2中，数据采集模块负责实时传输和存储来自传感器模块的数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于传感器数据采集与ai算法电梯状态预警系统，其特征是：在步骤s3中，数据处理模块使用先进的预处理算法对采集来的数据进行清洗...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈爽，孙长安，国玉刚，朱瑞祺，李旭东，韩昭瑞，
申请(专利权)人：山东浪潮超高清视频产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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