升降机安全检测方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种升降机安全检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的压力测量值；使用训练完成的神经网络模型对至少一个压力测量值进行分析处理，得到所述升降机的预测倾角；根据所述预测倾角的角度值，确定所述升降机是否处于安全的运行状态。设置在升降机的连接点位置的压力传感器可以将自身测得的压力测量值发送给电子设备，电子设备可以利用训练完成的神经网络模型根据压力测量值来预测升降机的倾斜角度，进而检测升降机是否能够安全运行。电子设备可随时接收压力传感器发送的压力测量值，并对升降机进行安全检测，实现了对升降机的运行状态的及时评估，提高了升降机的安全性。

Elevator safety detection method, device, electronic equipment and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
升降机安全检测方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请涉及测量领域，具体而言，涉及一种升降机安全检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
随着我国经济的快速发展，高层建筑越来越多。在高层建筑施工过程中，升降机起着越来越重要的作用。升降机在运行过程中，可能会出现载荷超载或失载、升降机倾斜等危险状况。当这些危险状况出现时，如果不能被及时获知就可能会出现险情，轻则造成财产损失，重则危及人的生命安全。因此，如何有效的对升降机状态进行检测与评估对安全生产具有重大意义。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种升降机安全检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以改善现有技术中升降机运行状态无法及时获知的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种升降机安全检测方法，所述升降机的至少一个连接点设置有压力传感器，所述方法包括：获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的压力测量值；使用训练完成的神经网络模型对至少一个压力测量值进行分析处理，得到所述升降机的预测倾角；根据所述预测倾角的角度值，确定所述升降机是否处于安全的运行状态。在上述的实施方式中，设置在升降机的连接点位置的压力传感器可以将自身测得的压力测量值发送给电子设备，电子设备可以利用训练完成的神经网络模型根据压力测量值来预测升降机的倾斜角度，进而检测升降机是否能够安全运行。电子设备可随时接收压力传感器发送的压力测量值，并对升降机进行安全检测，实现了对升降机的运行状态的及时评估，提高了升降机的安全性。在一个可能的设计中，所述根据所述预测倾角的角度值，确定所述升降机是否处于安全的运行状态，包括：若预测倾角的角度值小于或等于预设阈值，确定所述升降机处于安全的运行状态；若预测倾角的角度值大于预设阈值，确定所述升降机未处于安全的运行状态。在上述的实施方式中，电子设备根据预测倾角与角度阈值的大小关系来确定升降机是否处于安全的运行状态，判断过程简洁，提高了判断升降机是否处于安全的运行状态的速度，进一步确保了对升降机的运行状态评估的及时性。在一个可能的设计中，所述确定所述升降机未处于安全的运行状态之后，所述方法还包括：向所述升降机发送表征所述升降机未处于安全的运行状态的安全警示信息，以使所述升降机播放警报提醒。在上述的实施方式中，升降机未处于安全的运行状态时，电子设备可以向升降机发送安全警示信息，以使升降机附近的操作人员可以尽快排除升降机的安全风险，从而提高升降机的安全性。在一个可能的设计中，在所述使用训练完成的神经网络模型对至少一个压力测量值进行分析处理之前，所述方法还包括：获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的历史压力测量值；获取至少一个角度传感器测得的与所述历史压力测量值对应的升降机的历史倾角；将多个所述历史压力测量值作为自变量，将所述历史倾角作为因变量，对初始的神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型，所述训练完成的神经网络模型包括至少一个压力测量值与升降机的倾角之间的关联关系。在上述的实施方式中，先利用历史压力测量值以及历史倾角对初始的神经网络模型进行训练，使得训练完成的神经网络模型包含有至少一个压力测量值与升降机的倾角之间的关联关系，然后再利用训练完成的神经网络模型依据压力测量值预测升降机的倾角。在一个可能的设计中，设置有压力传感器的所述至少一个连接点包括承载所述升降机的承载面与升降机底部的连接点，所述升降机的支架连接处的连接点，所述支架与升降吊笼的连接处的连接点以及所述支架与支撑墙的连接处的连接点。第二方面，本申请实施例提供了一种升降机安全检测装置，所述装置包括：压力测量值获得模块，用于获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的压力测量值；预测倾角获得模块，用于使用训练完成的神经网络模型对至少一个压力测量值进行分析处理，得到所述升降机的预测倾角；运行状态确定模块，用于根据所述预测倾角的角度值，确定所述升降机是否处于安全的运行状态。在一个可能的设计中，所述运行状态确定模块，还用于在预测倾角的角度值小于或等于预设阈值时，确定所述升降机处于安全的运行状态；用于在预测倾角的角度值大于预设阈值时，确定所述升降机未处于安全的运行状态。在一个可能的设计中，所述装置还包括：警报提醒模块，用于向所述升降机发送表征所述升降机未处于安全的运行状态的安全警示信息，以使所述升降机播放警报提醒。在一个可能的设计中，所述装置还包括：历史测量值获取模块，用于获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的历史压力测量值；历史倾角获取模块，用于获取至少一个角度传感器测得的与所述历史压力测量值对应的升降机的历史倾角；模型训练模块，用于将多个所述历史压力测量值作为自变量，将所述历史倾角作为因变量，对初始的神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型，所述训练完成的神经网络模型包括至少一个压力测量值与升降机的倾角之间的关联关系。第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。第四方面，本申请提供一种可读存储介质，该可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本申请实施例提供的升降机安全检测方法所对应的升降机的结构示意图；图2示出了图1中I区域对应的局部放大图；图3示出了图1中II区域对应的局部放大图；图4示出了本申请实施例提供的升降机安全检测方法的流程示意图；图5示出了本申请实施例提供的升降机安全检测方法的部分流程示意图；图6示出了本申请实施例提供的升降机安全检测装置的示意性结构框图。图标：升降机100；第一压力传感器110；第二压力传感器120；第三压力传感器130；第四压力传感器140；支架150；连接件160；升降吊笼200；支撑墙300。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。请参见图1和图2，图1和图2共同示出了本申请实施例提供的升降机100安全检测方法所要检测的升降机100，升降机100由多个支架150沿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种升降机安全检测方法，其特征在于，所述升降机的至少一个连接点设置有压力传感器，所述方法包括：/n获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的压力测量值；/n使用训练完成的神经网络模型对至少一个压力测量值进行分析处理，得到所述升降机的预测倾角；/n根据所述预测倾角的角度值，确定所述升降机是否处于安全的运行状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种升降机安全检测方法，其特征在于，所述升降机的至少一个连接点设置有压力传感器，所述方法包括：
获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的压力测量值；
使用训练完成的神经网络模型对至少一个压力测量值进行分析处理，得到所述升降机的预测倾角；
根据所述预测倾角的角度值，确定所述升降机是否处于安全的运行状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测倾角的角度值，确定所述升降机是否处于安全的运行状态，包括：
若预测倾角的角度值小于或等于预设阈值，确定所述升降机处于安全的运行状态；
若预测倾角的角度值大于预设阈值，确定所述升降机未处于安全的运行状态。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述升降机未处于安全的运行状态之后，所述方法还包括：
向所述升降机发送表征所述升降机未处于安全的运行状态的安全警示信息，以使所述升降机播放警报提醒。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述使用训练完成的神经网络模型对至少一个压力测量值进行分析处理之前，所述方法还包括：
获取至少一个压力传感器中的每个压力传感器测得的历史压力测量值；
获取至少一个角度传感器测得的与所述历史压力测量值对应的升降机的历史倾角；
将多个所述历史压力测量值作为自变量，将所述历史倾角作为因变量，对初始的神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型，所述训练完成的神经网络模型包括至少一个压力测量值与升降机的倾角之间的关联关系。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置有压力...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒远，朱智新，何起发，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44