[发明专利]电梯故障预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种电梯故障预测方法、装置、设备及存储介质。通过对电梯故障数据的分析，识别出电梯的风险因素，建立风险评估体系以及风险评估数学模型，利用模型来对电梯运行数据进行实时的监控，以实现对故障的预测和监控，以降低故障的发生概率，甚至避免故障的产生，大大提高了电梯的使用安全，降低电梯的安全隐患，同时，使用模型进行监控，使得得到的结果精度会更高。此外，本发明还涉及区块链技术，电梯故障预测的相关信息可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电梯故障预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着社会的飞速发展，人们生活水平的和物质文化的提高，电梯已经不止是一种生产设备，更是人们在工作中和生活中必不可少的工具，它和公交以及地铁等代步工具一样，已经是人们频繁使用的交通运输工具。国家对电梯的安全监管模式、安全技术评价、技术检测和应急救援技术的要求更高了，然而现在的电梯风险评价标准模糊，对各个风险因素的评估准确度欠佳。

目前，关于电梯风险评估的方法有很多，但是现有方法基本都是依据专家的经验来评估，尤其是风险指标权重的设定上，通过学习专家的故障检测结果，得到一个故障检测规律，通过比对电梯产生的故障表现匹配出对应的故障，但是这样的方式并不智能，并且故障的确定精度低，同时也无法实现故障的实时监控和提前预判，难以降低故障发生的概率。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有的电梯故障评判精度较低，且无法实现实时监控和预测的技术问题。

本发明第一方面提供了一种电梯故障预测方法，应用于电梯控制系统，所述电梯故障预测方法包括：获取电梯的实时运行数据；利用预设风险因子挖掘模型对所述实时运行数据进行风险因子的挖掘处理，得到所述电梯的至少两个风险因素；以所述至少两个风险因素作为查询索引，从预先通过大数据分析技术构建的风险评估体系关系表中查询出与所述至少两个风险因素相匹配的风险评估体系和风险解析策略；根据所述风险评估体系从预设的模型库中选择对应的风险评估数学模型；将所述至少两个风险因素输入至所述风险评估数学模型中进行故障发生的风险系数的计算，得到评估结果；根据所述风险解析策略对所述评估结果进行解析，得到所述电梯的故障预测结果。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述利用预设风险因子挖掘模型对所述实时运行数据进行风险因子的挖掘处理，得到所述电梯的至少两个风险因素包括：提取所述实时运行数据中的时间信息和阶段标记信息，并根据所述时间信息和阶段标记信息确定所述电梯的运行阶段类型；根据所述运行阶段类型，从预设的风险因子库中确定对应的风险因子体系；将所述风险因子体系和所述实时运行数据输入至所述风险因子挖掘模型中，通过所述风险因子挖掘模型以所述风险因子体系为基准，提取所述实时运行数据中所有的风险因子，输出至少两个风险因素。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述以所述至少两个风险因素作为查询索引，从预先通过大数据分析技术构建的风险评估体系关系表中查询出与所述至少两个风险因素相匹配的风险评估体系和风险解析策略包括：从预先构建的风险评估体系关系表中筛选出以所述运行阶段类型为主节点的对应关系记录，其中所述对应关系记录为包括风险因素、风险评估体系和风险解析策略的对应关系分支；以所述至少两个风险因素为查询索引，对所述对应关系记录进行逐条匹配，计算出各对应关系记录与所述至少两个风险因素的匹配度；筛选出所述匹配度最高的一条对应关系记录作为所述至少两个风险因素对应的记录，并提取所述记录中的风险评估体系和风险解析策略。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述将所述至少两个风险因素输入至所述风险评估数学模型中进行故障发生的风险系数的计算，得到评估结果包括：根据所述运行阶段类型，确定所述至少两个风险因素中每个风险因素对应的权重；根据所述权重，计算对应的风险因素的危险等级；根据所述危险等级对所述至少两个风险因素按照从高到低的顺序进行排序，得到风险因素序列；利用风险评估数学模型计算所述风险因素序列中的每个风险因素对应的风险评估值和风险预测结果；对所有的风险评估值和风险预测结果进行综合计算，得到评估结果。