【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电梯检验监测，尤其是指一种基于物联网的电梯故障诊断与预警方法及系统。
技术介绍
1、我国电梯的使用寿命大多为15年左右，电梯投入使用10年以后就会出现自动控制系统落后、电梯运行性能下降、安全隐患增加等现象。电梯故障诊断与预警系统研究是保障电梯安全性和可靠性的重要手段。通过对电梯故障的分类与识别、信号处理与特征提取人工智能应用以及远程诊断与监控等方面的研究，可以不断提高电梯故障诊断的准确性和效率，降低维修成本，提高电梯的安全性和可靠性。
2、当前，电梯运营、维护、管理存在常态化监管困难的问题，电梯监管仍以传统的人工检查和巡检为主，缺乏先进的技术手段和监测设备。同时，电梯故障诊断和预测等方面的技术还需要进一步发展和完善。目前，很多电梯故障诊断与预警系统还停留在简单的数据采集和报警阶段，缺乏智能化分析和预测功能，因此需要加强这方面的研究和开发。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本申请的目的在于提供一种基于物联网的电梯故障诊断与预警方法及系统，其提高了电梯的管理效率和质量，保障电梯的安全运行。
2、为实现上述目的，本申请采用如下的技术方案：
3、一方面，本申请提升了一种基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其包括：
4、获取各个传感器所采集的表征电梯状态的采样数据，其中，采样数据包括曳引机三相供电电流、曳引机三相供电电压、电梯垂直振动加速度、电梯水平振动加速度中的至少一种；
5、将采样数据通过物联网网络传输至云端
6、利用cnn-lstm算法对云端服务器获取的采样数据进行处理和分析，根据处理和分析的结果识别电梯潜在的故障和风险；
7、根据处理和分析的结果生成相应的预警信息，并将预警信息发送至相关人员的终端设备；
8、云端服务器将预警信息发送至相关联的远程监控平台，并在远程监控平台上生成电梯的运行状态和诊断报告。
9、进一步地，利用cnn-lstm模型对云端服务器获取的采样数据进行处理和分析，包括：
10、将采样数据标准统一转化，并将转化后的采样数据输入到卷积神经网络的卷积层，卷积层通过自适应的方式采集特征数据；
11、对特征数据进行池化操作，以降低特征数据的数据维度；
12、提取经过池化操作后的特征数据的时间序列特征，并训练卷积神经网络；
13、将训练结果中的误差逆向传输，以此更新cnn-lstm模型中的相关信息。
14、进一步地，根据处理和分析的结果识别电梯潜在的故障和风险，包括：
15、将表征cnn-lstm模型的函数激活，将采样数据中表示电梯故障的部分特征数据进行分类；
16、将传感器所采集的采样数据与分类后的特征数据进行比对，根据比对结果生成故障类型的预测值；
17、根据故障类型的预测值识别电梯潜在的故障和风险。
18、进一步地，利用cnn-lstm模型对云端服务器获取的采样数据进行处理和分析，还包括：
19、将采样数据划分为训练集、验证集和测试集；
20、将训练集用于训练初始cnn-lstm模型，得到训练后的cnn-lstm模型；
21、将验证集代入训练后的cnn-lstm模型，并重复验证训练后的cnn-lstm模型；
22、通过测试集测试训练后的cnn-lstm模型，获得训练后的cnn-lstm模型的测试结果；
23、根据测试结果确定训练后的cnn-lstm模型的准确率和误差。
24、进一步地，将采样数据划分为训练集、验证集和测试集，其中，
25、训练集占采样数据的数据总量的0.7，验证集占采样数据的数据总量的0.15，测试集占采样数据的数据总量的0.15。
26、进一步地，根据处理和分析的结果生成相应的预警信息，并将预警信息发送至相关人员的终端设备，包括：
27、基于vue.js作为前端开发框架创建网站，并构件用户交互界面；
28、根据预警信息在预先建立的数据库中查询与预警信息相对应的故障代码；
29、将故障代码封装并通过mqtt协议发送至相关人员的终端设备，并显示在用户交互界面上。
30、进一步地，基于vue.js作为前端开发框架创建网站，并构件用户交互界面，包括：
31、将若干电梯的设备信息上传至云端服务器，其中，设备信息包括设备编号信息、安装位置信息、安装时间信息、维保信息、设备状态信息中的至少一种；
32、根据地图软件的api接口获取地图信息，并将地图信息导入用户交互界面的第一指定区域；
33、第一指定区域所呈现的地图信息中关联有电梯的设备信息。
34、进一步地，基于vue.js作为前端开发框架创建网站，并构件用户交互界面，还包括：
35、用户交互界面上设置有第二指定区域，被选定的任一电梯的当前运行状态能够在第二指定区域中显示；
36、用户交互界面上设置有第三指定区域，被选定的电梯的历史故障信息能够在第三指定区域中显示。
37、进一步地，获取各个传感器所采集的表征电梯状态的采样数据，包括：
38、根据电梯的主控板上预设的rs485串行通信口、rs232串行通信口以及can总线接口获取采样数据；
39、电梯的主控板上还保留至少一个数字输入口作为备用扩展使用，电梯的主控板根据数字输入口获取采样数据。
40、另一方面，本申请还提供了一种基于物联网的电梯故障诊断与预警系统，其包括：
41、数据采集模块，用于采集表征电梯状态的采样数据，其中，采样数据包括曳引机三相供电电流、曳引机三相供电电压、电梯垂直振动加速度、电梯水平振动加速度中的至少一种；
42、处理模块，用于将采集的采样数据进行标准统一转化处理；
43、串行通信模块，用于采集具有不同串行接口的各类传感器；
44、物联网通信模块，用于将处理后的采样数据发送至云端服务器；
45、云端服务器，用于利用cnn-lstm算法对采样数据进行处理和分析，根据处理和分析的结果识别电梯潜在的故障和风险；云端服务器根据处理和分析的结果生成相应的预警信息，并将预警信息发送至相关人员的终端设备；云端服务器将预警信息发送至相关联的远程监控平台，并在远程监控平台上生成电梯的运行状态和诊断报告。
46、与现有技术相比，本专利技术的一种基于物联网的电梯故障诊断与预警方法通过云端服务器将获取的表征电梯运行状态的数据信息，并利用cnn-lstm算法对云端服务器获取的采样数据进行处理和分析，根据处理和分析的结果识别电梯潜在的故障和风险，从而其提高了电梯的管理效率和质量，保障电梯的安全运行。
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1.一种基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述利用CNN-LSTM模型对所述云端服务器获取的所述采样数据进行处理和分析，包括：
3.根据权利要求2所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述根据处理和分析的结果识别所述电梯潜在的故障和风险，包括：
4.根据权利要求1所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述利用CNN-LSTM模型对所述云端服务器获取的所述采样数据进行处理和分析，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述将所述采样数据划分为训练集、验证集和测试集，其中，
6.根据权利要求1所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述根据所述处理和分析的结果生成相应的预警信息，并将所述预警信息发送至相关人员的终端设备，包括：
7.根据权利要求4所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述基于Vue.js作为前端开发框架
8.根据权利要求5所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述基于Vue.js作为前端开发框架创建网站，并构件用户交互界面，还包括：
9.根据权利要求1所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述获取各个传感器所采集的表征电梯状态的采样数据，包括：
10.一种基于物联网的电梯故障诊断与预警系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述利用cnn-lstm模型对所述云端服务器获取的所述采样数据进行处理和分析，包括：
3.根据权利要求2所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述根据处理和分析的结果识别所述电梯潜在的故障和风险，包括：
4.根据权利要求1所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述利用cnn-lstm模型对所述云端服务器获取的所述采样数据进行处理和分析，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于物联网的电梯故障诊断与预警方法，其特征在于，所述将所述采样数据划分为训练集、验证集和测试集，其中，
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