基于人工智能的电梯监控系统研究

杨博韬　王进科

关键词： 人工智能 电梯监控系统 设计原则 降维训练

中图分类号： TP319 文献标识码： A 文章编号： 1672-3791（2024）01-0026-04

电梯监控系统即电梯远程监视系统，一般采用传感器采集电梯运行数据，通过微处理器进行非常态数据分析，经由GPRS（General Packet Radio Service）网络、公用电话线、局域网等多种方式实现信息传递，确保电梯故障、困人救援、日常运行、质量评估、隐患防范等信息传递至远程控制端，确保电梯的运行效率、安全［1］。该系统的发展对现代技术要求较高，而人工智能技术的运用能提升电梯监控系统的工作能力，这在各地的电梯系统的建设中得到了关注。对基于人工智能的电梯监控系统设计思路、实现方法进行研究，有助于促进技术运用，具有一定的现实意义。

1 人工智能技术与其在电梯监控系统中的运用优势

1.1 人工智能技术

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是一项现代化科技，主要研究、开发、模拟、延伸和扩展人类智能，包括基础理论、方法、技术及应用系统等。2021 年9 月25 日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布，为我国人工智能技术的发展和应用提供了更多思路和空间。包括电梯监控系统在内，多种具有一定重复性的工作系统均可尝试引入人工智能技术提升工作效率和质量。

1.2 人工智能技术在电梯监控系统中的运用优势

人工智能技术用于电梯监控系统中，主要优势在于改善工作质量，使系统的一些常规功能得到优化。结合电梯监控系统的一般特点，可知其主要履行4 个方面的功能，即收集电梯升降层的信号，并将其传递到控制站；检测各部电梯的运行状态；故障检测与报警，包括厅门、厢门故障检测，轿厢上下限超限故障报警以及钢绳轮超速故障报警等；电梯群控，自动检测电梯运行的繁忙程度以及控制电梯组的开启/停止的台数，以便节省能源。引入人工智能技术后，可利用智能模块更有效地进行故障检测，组织应急处理，以提升电梯监控系统功能的履行效果，服务远程端的控制活动［2］。

2 基于人工智能的电梯监控系统设计思路

2.1 设计原则

基于人工智能的电梯监控系统，并没有根本改变系统的工作模式、方法，只是对其工作思路进行了调整，将一些需要人工分析、处理的传统环节，改为通过智能模块进行分析、处理，但这种变动一般只用于部分环节而非全部。基于人工智能的电梯监控系统设计应遵循3 个原则：简明化、可控性、经济性。简明化，是指系统的设计不能过于复杂，在保证常规系统工作能力的情况下，仅对部分必要环节进行智能化改造，使其满足人工智能工作需求，提升电梯的运行效率和质量。可控性，是指电梯监控系统引入人工智能技术后仍能依赖集成技术、计算机技术等保证对系统整体的控制能力，各结构、功能模块能够在远程端管理下以清晰逻辑完成作业，任何设计都以能够实现为前提，以可控性保证运行能力。经济性，关注系统设计的支出成本，原则上不宜过高［3］。

2.2 基本框架

按照人工智能技术的一般特点、电梯监控系统的常规作业方法，在遵行简明化、可控性原则的基础上，对系统的结构进行设计，单部垂直升降式电梯基本框架如图1 所示。

按照图1 所示模式，基于人工智能的电梯监控系统主要包括3 个功能模块和若干辅助系统。3 个功能模块即现场模块、智能模块、远程模块。辅助系统包括数据库、报警器、通信系统以及硬件作业系统等。

现场模块包括传感器、监控器等。这些设备的核心作用在于收集现场各类信息，包括轿厢内人员信息、电梯升降速度、电梯所处区域和楼层、电梯内温度等。所有牵涉电梯运行安全、质量、故障的信息，均由现场模块完成收集。上述信息收集实时信息，并通过有线通信的模式，将其传输至智能模块，由后者进行信息分析，根据分析结果确定下一步的工作方法。如果信息无异常，继续进行实时采集并将对应结果录入数据库；如果信息存在异常，需要进行调整并根据具体情况进行异常上报，由人工对重大问题进行处理。异常信息也需要录入数据库进行保存。远程模块主要是电梯的運行负责部门，对智能模块进行处置，包括程序设计、早期的降维训练等。辅助模块不会严重影响电梯监控系统工作，主要为系统功能实现提供帮助，如基于智能分析结果的报警设备、独立数据库、数字化显示器等。

2.3 设计中需要规避的问题

基于人工智能的电梯监控系统设计，从技术角度出发需要规避两个常见问题：一是远离机电设备、变电站等区域，以避免通信干扰；二是避免选用兼容性差的软件和硬件工作设施，以降低维护难度。包括居民楼、商用楼在内，各类使用电梯的建筑基本均建有独立的变电室，且变电室内的设备多处于持续运行状态，会对电梯监控系统的信息交互、传递产生干扰。在设计的过程中，需要在空间位置上加以规避，远离建筑变电室以及其他大型用电设备。在设备的选用上，应关注常见兼容性、适用性较高的软硬件，以保证电梯监控系统出现问题时能快速进行维护更换，降低处理难度和成本［4］。

3 基于人工智能的电梯监控系统实现方法

3.1 关键技术

3.1.1 降维训练和智能识别

基于人工智能的电梯监控系统，其实现依赖现代化技术提供支持，而智能技术的作用尤为突出，需要借助降维训练技术实现作业过程的智能化。以普通垂直升降式电梯为例，当电梯内存在运行参数异常、升降参数不规范时，会影响运行安全。该问题主要通过两个参数表现，即升降速度和启停位置，可作为两个维度，纳入智能分析范围。在实际工作中，借助大数据技术对电梯升降速度参数、启动位置参数进行收集，收集的参数越多，越能保证数据的准确性（默认为标准参数，即电梯工作无异常时的参数）。完成参数收集后，可生成两个数集，即升降速度数集、启停位置数集。以X 表示升降速度，以Y 表示启停位置，其电梯实际运行过程中，升降速度参数、启停位置均带有一定随机性，但必然围绕X 和Y 做无规律的上下波动，可表述为

3.1.2 物联网

物联网是电梯监控系统的基础建设技术，在人工智能模式下，物联网的作用进一步得到加强，即在履行常规责任的同时，发挥人工智能技术的优势，使多主体实现信息共享。多主体包括远程控制端、楼内人员、普通居民等，其优势在于使更多主体了解电梯的运行态势，例如：当存在风险时避免进入电梯，当有人员被困时，便于及时组织救援。其实现方式如图2 所示。

结合图2 所示模式，电梯的运行信息常规借助智能中心进行分析，异常信息和正常信息均纳入信息共享中心，再由中心将其提供给远程端、技术人员以及住户，以便于了解电梯情况，规避风险、组织抢修和进行其他管理活动。在人工智能技术的支持下，电梯运行情况的分析效率得到提高，以物联网组织信息共享能够进一步发挥人工智能技术的优势，提升电梯监控系统的服务范围，便于各主体及时了解电梯运行情况。

3.1.3 通信技术

通信技术是人工智能技术能够有效发挥作用的关键因素，在图1、图2 设计模式下，有线通信和无线通信技术均得到运用，前者主要服务电梯监控系统内部信息的交互和指令管理，包括现场信息分析、远程信息下达、应急处理等。无线通信技术主要服务信息共享，可借助人工智能技术分别建立通信系统、控制通信参数、匹配信道等。以无线通信为例，该系统主要共享电梯监控系统内的各类信息，经过智能分析后，将这些信息提供给关联主体，包括住户、技术人员、远程端等。通过人工智能技术进行信道分配，在通信压力较大的情况下，借助内置智能模块完成通信资源的分析，分别分配给不同主体，保证通信活动通畅无阻。其作业原理与前文提到的降维训练模式相同，主要强调通过降维训练和分析，确定通信需求和资源配置方法，提升通信质量。

3.1.4 其他技术

其他较重要的技术还包括数字化技术、集成技术、计算机技术、CAN 总线技术、PLC 逻辑控制技术等。这些技术分别从不同角度服务人工智能，以及其在电梯监控系统中的运用。以CAN 总线技术为例，大型住宅小区、商用楼内往往有多部电梯，这些电梯是独立进行的，而现场信息收集、智能分析工作也是独立进行的。这要求必须以不同通信系统独立进行信息交互［5］。以CAN 总线技术作为支持，可保证不同信道通信互不干扰，保证信息交互质量。其应用的基本模式如图3所示。

按照图3 所示模式，人工智能支持下的电梯监控系统，分别控制多部电梯，其现场信息通过独立的通信系统进行传递，由CAN 总线系统进行信道分配，并在极小的时间差内将其提供给远程端，使远程端能够以比较清晰的逻辑分析和管理信息，包括指令下达工作。由于人工智能技术主要强调现场管理，且信息处理效率较高，数据量较大，CAN 总线技术的应用提升了电梯监控系统工作的逻辑清晰度，有助于保证系统作业高效、科学、有序［6］。

3.2 模拟实验

選取某小区为对象，收集其基本信息建立计算机模拟实验。该小区位于某省会城市，电梯等设备于2011 年投入使用，其使用情况良好。物业单位提供电梯有关参数，并据此建立实验，对上述理论进行论证。实验采用开放模拟法，共进行100 次，其中添加80 次各类故障参数。各类参数均以计算机模拟的形式添加，包括20 次速度异常、20 次重量异常、20 次消防异常、20次其他异常。

第1～20 次实验，默认电梯可常规工作，不添加任何异常参数。

第21～40 次实验，默认电梯出现速度异常，载人情况、消防情况和其他情况均无问题，记录系统是否能敏锐识别异常问题，以及发出警报的时间。

第41～60 次实验，默认电梯出现载人数目过多，速度情况、消防情况和其他情况均无问题，记录系统是否能敏锐识别异常问题，以及发出警报的时间。

第61～80 次实验，默认电梯出现消防隐患，速度情况、载人情况和其他情况均无问题，记录系统是否能敏锐识别异常问题，以及发出警报的时间。

第81～100 次实验，默认电梯出现多种异常，包括速度情况、消防情况和载人情况异常等，记录系统是否能敏锐识别异常问题，以及发出警报的时间。

对实验所获结果进行统计，其中警报时间只统计有效警报次数，对有效警报下的耗时信息进行记录，求取平均数表达，结果如表1 所示。

在80 次故障模拟实验中，基于人工智能的电梯监控系统敏锐完成了78 次识别，识别率97.5%，平均用时0.21 s，效果理想。其中20 次重量异常、20 次消防异常和20 次其他异常均得到辨识，速度异常则完成18 次辨识。进一步分析可以发现，由于电梯速度的小幅异常不会影响运行安全，因此系统对此进行智能分析时无法完全予以准确认定，导致识别精度下降。总体而言，基于人工智能的电梯监控系统对大部分故障能够准确进行捕捉，可有效发挥人工智能的技术优势，服务电梯监控系统作业。

4 结语

综上所述，基于人工智能的电梯监控系统能够提升作业效率、及时察觉各类异常以及提供运行数据。为保证人工智能技术能够有效发挥作用，电梯监控系统设计上应关注简明化，避免不必要的复杂设计，以清晰的逻辑控制思路完成系统的运行控制，并规避通信干扰等问题。在具体工作中，借助智能技术、降维训练、通信技术等实现系统平稳作业。根据模拟实验结果，可知以人工智能为辅助的情况下，电梯监控系统能够更敏锐地发现运行问题，也能快速完成应急处理操作，可在后续工作中加强此模式的研究和应用推广。