电梯智能化安全预处理维保模型与算法研究【字数：13488】
摘 要伴随着人们对于生活质量以及生活品质要求的提升，电梯的普及度与使用率也逐渐升高，传统电梯维保公司的人工维修保养方式由于常常出现人力资源紧张，检查效率不足等问题，导致电梯事故频频发生，已经不能满足人们的需求。电梯智能化安全预处理系统应运而生，旨在节约电梯运维成本，提升电梯运维效率。本文从电梯智能化安全预处理系统的意义、研究重点、国内外研究现状着手，进行了简单的介绍和分析；接下来，为了完成神经网络模型的实验及选择，前往实验电梯进行故障实验，采集电梯运行时数据，并对数据进行简单的预处理；在获取了数据后，通过查阅大量文献资料寻找适合该数据集的主流神经网络模型算法，包括支持向量机、朴素贝叶斯算法等，并根据各个算法的优缺点以及数据集实验结果选择出用于该安全预处理系统数据处理所用算法SVM；然后对SVM算法的工作过程，分类方法，核函数等进行细致介绍；最后，通过之前的数据分析，进一步对数据进行清洗，并利用数据集对支持向量机的四种核函数进行实验，比对分类精确度。对其中表现最优异的核函数调参，使其获得最优的结果。在文章的末尾处，记述了进行该系统数据处理的心得体会。
目 录
1 绪论 1
1.1课题来源 1
1.2 研究的目的和意义 2
1.2.1 研究的目的 2
1.2.2 研究的意义 2
1.3国内研究现状及分析 2
1.4国外研究现状及分析 3
2 实验数据采集 5
2.1 数据采集 5
2.1.1 陀螺仪位置的选择 5
2.1.2 电梯故障模拟 6
2.2 数据可视化 6
2.2.1 人为故障图示 6
2.2.2 满载故障图示 8
2.3 数据标注 9
2.4 数据分布情况 10
3 人工智能算法对比 11
3.1 支持向量机（SVM） 11
3.1.1 概述 11
3.1.2 优势与劣势 11
3.2决策树算法（decision tree） 12
3.2.1 概述 12
3.2.2优势与劣势 12
3.3随机森林（random fo *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
rest） 13
3.3.1 概述 13
3.3.2 优势与劣势 13
3.4逻辑回归（logistic regression） 13
3.4.1 概述 13
3.4.2 优势与劣势 14
3.5 朴素贝叶斯（NBC） 14
3.5.1 概述 14
3.5.2 优势与劣势 14
3.6模型对比 15
3.6.1 理论对比 15
3.6.1 支持向量机数据测试 15
3.6.2 逻辑回归数据测试 17
3.6.3 朴素贝叶斯数据测试 18
3.6.4 结论 18
4 支持向量机 20
4.1 概述 20
4.2 支持向量机基本原理 21
4.3 支持向量机算法过程 22
4.4 核函数 24
5 数据处理及优化 25
5.1 数据清洗 25
5.1.1 数据预处理 25
5.1.2 数据去重 25
5.2 数据分析 25
5.3 核函数调参 27
6 项目影响 29
6.1 社会人文影响 29
6.2 环境影响 29
6.3 法律影响 29
7 总结与展望 30
7.1 项目总结 30
7.2 项目展望 30
7.3 个人总结 31
参考文献 32
致 谢 33
1 绪论
1.1课题来源
近年来，伴随着人们对于生活质量要求的逐渐提升以及社会的快速发展，电梯的安装以及使用变得更为普遍，电梯的安全性逐渐成为了人们所关注的话题。现如今，常规的人工维修保养不仅耗时耗力，而且费用高昂，维保效率低下，急需一种新的更加便捷的维保方式。在当下互联网飞速发展的大环境中，通过人工智能智能化预处理电梯故障逐渐显现出其重要的意义与价值。
本课题来源于电梯智能化安全预处理项目（项目执行流程如图1.1），该项目使用陀螺仪（BYT901CL陀螺仪）收集电梯运行过程中的实时数据，通过互联网实时传输到后台控制中心，可使后台工作人员及时了解电梯运行状态并预测未来一段时间内的电梯故障概率，为电梯的维修保养提供指导，削减不必要的人力财力开支，提升电梯维保效率。对于此项目中的数据处理与故障预测，是本论文的研究方向。本课题为了进一步研究通过神经网络人工智能方式智能识别判断电梯故障。
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图1.1 系统运行流程图
1.2 研究的目的和意义
1.2.1 研究的目的
本研究的目的旨在响应国家的“十三五”规划中提出的对特种设备中电梯进行按需维保，减少人力财力的浪费，提高工作效率的要求。同时，在目前国内“互联网+”的热潮中采用基于智能学习、大数据分析、云计算、故障预测的技术，实现电梯的智能维保，保障了乘坐电梯人员以及电梯维保人员的生命安全，提高了维修保养的效率，降低了维保成本，减少事故的发生，避免财产的损失。便于在未来实现中国安全生产科学研究院与技术监督局物检所对电梯的统一监管，进一步提高监管力度，提高监管效率。
1.2.2 研究的意义
现如今，国家正大力发展人工智能以及实现特种设备按需维保，然而电梯智能故障检测属于电梯检测领域的新技术，尚未形成稳定的产业格局。通过人工智能技术智能识别电梯故障可以大量取代人工检测方式，提高效率，降低成本，提高安全性。
根据预测到2020年，我国的电梯总数将达到800万台以上，电梯维保检测的市场需求巨大，国内载客电梯市场发展前景广阔。
1.3国内研究现状及分析
一套被命名为“大今”的电梯安全远程监控管理系统被广州的讯友电梯公司研发出来，用以配套日立电梯使用。这个系统的功能很丰富，它能够实时对电梯的运行状态进行显示和检测，当出现问题的时候，使用网络信息及时将故障数据发送到移动终端，进一步通知相关工作人员前往解决。但是这个该系统有一个不好的地方，就是在信号传输的时候需要使用网线，因此不得不增加布线工作，增加了一定的麻烦和难度。
在生活中，一款名为“PROSPECT”的电梯远程监控系统被位于秦皇岛的前景光电技术有限公司设计并研发成功。他们研究并设计了一个数据采集装置，这个装置和电梯的总控制台是相互连在一起的，实时的获取电梯运行情形，终端处理监控系统实时的接收传送过来的网络信息数据，再由终端分析处理数据，最终得出结论并展示。他们研发的系统可以进行远程报警，远程安全控制，但是这种系统只适合大型公司企业使用。
目 录
1 绪论 1
1.1课题来源 1
1.2 研究的目的和意义 2
1.2.1 研究的目的 2
1.2.2 研究的意义 2
1.3国内研究现状及分析 2
1.4国外研究现状及分析 3
2 实验数据采集 5
2.1 数据采集 5
2.1.1 陀螺仪位置的选择 5
2.1.2 电梯故障模拟 6
2.2 数据可视化 6
2.2.1 人为故障图示 6
2.2.2 满载故障图示 8
2.3 数据标注 9
2.4 数据分布情况 10
3 人工智能算法对比 11
3.1 支持向量机（SVM） 11
3.1.1 概述 11
3.1.2 优势与劣势 11
3.2决策树算法（decision tree） 12
3.2.1 概述 12
3.2.2优势与劣势 12
3.3随机森林（random fo *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
rest） 13
3.3.1 概述 13
3.3.2 优势与劣势 13
3.4逻辑回归（logistic regression） 13
3.4.1 概述 13
3.4.2 优势与劣势 14
3.5 朴素贝叶斯（NBC） 14
3.5.1 概述 14
3.5.2 优势与劣势 14
3.6模型对比 15
3.6.1 理论对比 15
3.6.1 支持向量机数据测试 15
3.6.2 逻辑回归数据测试 17
3.6.3 朴素贝叶斯数据测试 18
3.6.4 结论 18
4 支持向量机 20
4.1 概述 20
4.2 支持向量机基本原理 21
4.3 支持向量机算法过程 22
4.4 核函数 24
5 数据处理及优化 25
5.1 数据清洗 25
5.1.1 数据预处理 25
5.1.2 数据去重 25
5.2 数据分析 25
5.3 核函数调参 27
6 项目影响 29
6.1 社会人文影响 29
6.2 环境影响 29
6.3 法律影响 29
7 总结与展望 30
7.1 项目总结 30
7.2 项目展望 30
7.3 个人总结 31
参考文献 32
致 谢 33
1 绪论
1.1课题来源
近年来，伴随着人们对于生活质量要求的逐渐提升以及社会的快速发展，电梯的安装以及使用变得更为普遍，电梯的安全性逐渐成为了人们所关注的话题。现如今，常规的人工维修保养不仅耗时耗力，而且费用高昂，维保效率低下，急需一种新的更加便捷的维保方式。在当下互联网飞速发展的大环境中，通过人工智能智能化预处理电梯故障逐渐显现出其重要的意义与价值。
本课题来源于电梯智能化安全预处理项目（项目执行流程如图1.1），该项目使用陀螺仪（BYT901CL陀螺仪）收集电梯运行过程中的实时数据，通过互联网实时传输到后台控制中心，可使后台工作人员及时了解电梯运行状态并预测未来一段时间内的电梯故障概率，为电梯的维修保养提供指导，削减不必要的人力财力开支，提升电梯维保效率。对于此项目中的数据处理与故障预测，是本论文的研究方向。本课题为了进一步研究通过神经网络人工智能方式智能识别判断电梯故障。
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图1.1 系统运行流程图
1.2 研究的目的和意义
1.2.1 研究的目的
本研究的目的旨在响应国家的“十三五”规划中提出的对特种设备中电梯进行按需维保，减少人力财力的浪费，提高工作效率的要求。同时，在目前国内“互联网+”的热潮中采用基于智能学习、大数据分析、云计算、故障预测的技术，实现电梯的智能维保，保障了乘坐电梯人员以及电梯维保人员的生命安全，提高了维修保养的效率，降低了维保成本，减少事故的发生，避免财产的损失。便于在未来实现中国安全生产科学研究院与技术监督局物检所对电梯的统一监管，进一步提高监管力度，提高监管效率。
1.2.2 研究的意义
现如今，国家正大力发展人工智能以及实现特种设备按需维保，然而电梯智能故障检测属于电梯检测领域的新技术，尚未形成稳定的产业格局。通过人工智能技术智能识别电梯故障可以大量取代人工检测方式，提高效率，降低成本，提高安全性。
根据预测到2020年，我国的电梯总数将达到800万台以上，电梯维保检测的市场需求巨大，国内载客电梯市场发展前景广阔。
1.3国内研究现状及分析
一套被命名为“大今”的电梯安全远程监控管理系统被广州的讯友电梯公司研发出来，用以配套日立电梯使用。这个系统的功能很丰富，它能够实时对电梯的运行状态进行显示和检测，当出现问题的时候，使用网络信息及时将故障数据发送到移动终端，进一步通知相关工作人员前往解决。但是这个该系统有一个不好的地方，就是在信号传输的时候需要使用网线，因此不得不增加布线工作，增加了一定的麻烦和难度。
在生活中，一款名为“PROSPECT”的电梯远程监控系统被位于秦皇岛的前景光电技术有限公司设计并研发成功。他们研究并设计了一个数据采集装置，这个装置和电梯的总控制台是相互连在一起的，实时的获取电梯运行情形，终端处理监控系统实时的接收传送过来的网络信息数据，再由终端分析处理数据，最终得出结论并展示。他们研发的系统可以进行远程报警，远程安全控制，但是这种系统只适合大型公司企业使用。
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