本发明涉及电梯，尤其涉及一种多场景下电梯故障趋势分析方法和装置。
背景技术：
1、随着信息技术的进步，特别是大数据和机器学习技术的应用，电梯故障趋势分析变得更加精确和高效。通过历史数据的积累和分析，可以不断优化维护计划，提高电梯的可靠性和安全性；
2、传统方法通常只能处理有限量级的数据，难以应对大规模电梯传感器数据的处理和分析，从而缺乏对实时数据的即时分析和反馈，对于复杂的电梯故障预测往往缺乏精准度。
3、经检索，中国专利号为cn115057316b的专利，公开了一种检测电梯故障的方法及系统，具有在线监测电梯的实时状态，智能判断故障情况，维修人员可以真正做到按需维保，保证电梯的正常运转；
4、传统方法在处理的数据时，处理能力有限，难以应对大规模电梯传感器数据的处理和分析，并且局限于单一场景的故障趋势分析，难以进行跨场景的综合分析，往往需要加入人工干预和判断，因此，提出的一种多场景下电梯故障趋势分析方法和装置。
技术实现思路
1、本发明的是为了解决传统的大规模电梯传感器数据的处理和分析，并且局限于单一场景，难以进行跨场景的综合分析，而提出的一种多场景下电梯故障趋势分析方法和装置。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、s1：利用传感器和监控设备对电梯运行数据进行实时采集；
4、s2：对采集到的数据进行清洗、去噪和异常检测；
5、s3：从清洗后的数据中提取特征；
6、s4：融合大数据分析；
7、s5：利用历史数据和诊断模型，对电梯故障趋势进行分析；
8、s6：基于趋势分析结果，建立警报系统；
9、s7：结合云端技术，建立实时监控系统；
10、s8：基于云计算的分布式处理；
11、s9：引入辅助决策系统；
12、s10：建立针对电梯故障的诊断模型。
13、上述技术方案进一步包括：
14、所述s1：利用传感器和监控设备对电梯运行数据进行实时采集，安装传感器或监测装置来采集电梯的运行数据，通过传感器、监控设备或者连接到电梯控制系统的接口来获取，并将采集到的电梯运行数据需要进行存储和管理，使用关系型数据库或者时序数据库，所述s2：对采集到的数据进行清洗、去噪和异常检测，检查并处理数据中的错误值、异常值和重复值，检查数据是否存在缺失值，并填充或删除缺失值，同时对数据进行必要的转换，进行标准化处理；当存在噪声或波动，使用平滑技术来消除干扰，并将经过清洗和处理的数据进行整合。
15、所述s3：从清洗后的数据中提取特征，对原始数据进行分析，选择最相关的特征，从原始数据中抽取、计算或转换新的特征，并进行数据转换和优化，所述s4：融合大数据分析，结合多场景下电梯故障趋势分析，利用logistic回归算法进行预测和分析，收集大量关于电梯运行因素的数据，在logistic回归算法中，有线性方程
16、z＝b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n其中，z是线性组合的结果，b_0,b_1,...,b_n是系数，x_1,x_2,...,x_n是特征变量，将线性组合的结果代入sigmoid函数中，得到预测值p：其中，e是自然对数的底，根据所得到的预测概率p来判断电梯是否可能发生故障，当p＞0.5时，认为电梯可能会发生故障；当p≤0.5时，认为电梯可能正常运行。
17、所述s5：利用历史数据和诊断模型，对电梯故障趋势进行分析，收集并整合多源数据，包括传感器数据、维修记录和环境参数，同时利用大数据存储技术进行数据管理和整合，利用分布式计算框架对大规模数据进行特征提取和特征工程，基于提取的特征，建立大数据分析平台进行趋势分析模型，所述s6：基于趋势分析结果，建立警报系统，当警报模型检测到电梯存在异常情况时，即时触发警报和通知机制。
18、所述s7：结合云端技术，建立实时监控系统，通过电梯内部和外部关键位置安装各种传感器传入的数据进行获取，实时监测和分析电梯的运行数据，通过数据分析和报警系统及时发现异常情况，所述s8：基于云计算的分布式处理，通过电梯实时监控装置中集成数据采集设备，将传感器数据传输到云平台，并利用云计算平台提供的大数据处理服务进行实时数据处理和分析，以及云计算平台的弹性扩展能力，根据需求动态调整计算和存储资源。
19、所述s9：引入辅助决策系统，通过引入辅助决策在多场景下电梯故障趋势分析中，结合时间序列分析方法，通过收集电梯每日的运行数据，包括运行时间、使用频率、温度、湿度信息，利用时间序列分析中的移动平均方法来对电梯的故障趋势进行分析，对于一个时间序列y_t，其n期移动平均值ma_t通过公式计算得到其中，n为移动平均的窗口大小，表示计算移动平均值时考虑的时间跨度，通过时间序列分析模块，将电梯的运行数据输入到该模块中进行移动平均计算，并计算每日的移动平均值，观察到电梯故障趋势的变化；当对电梯每日故障次数进行分析时，利用时间序列分析模块计算出过去一周的移动平均值，如果移动平均值逐渐上升，电梯故障趋势加剧；如果移动平均值逐渐下降，电梯故障趋势改善。
20、所述s10：建立针对电梯故障的诊断模型，通过在云计算平台建立故障诊断模型库，利用云计算平台提供的大数据处理服务，对实时传感器数据进行分析和特征提取，根据诊断模型的结果，生成故障诊断报告，并触发相应的预警机制，并定期对故障诊断模型进行评估和优化，根据历史数据和反馈信息不断改进模型的准确性和适用性，并在云端建立故障记录数据库。
21、一种多场景下电梯故障趋势分析方法所使用的装置，包括电梯箱，其特征在于，所述电梯箱的外部设置有导向杆，所述电梯箱上固定连接有数据采集器，所述电梯箱的外部转动连接有导向轮一，所述电梯箱的外部转动连接有导向轮二，所述电梯箱的外部转动连接有导向轮三，所述导向轮一与导向杆之间滑动连接，所述导向轮二与导向杆之间滑动连接，所述导向轮三与导向杆之间滑动连接，所述数据采集器中包括，激光传感器，陀螺仪和mems加速度计。
22、本发明具备以下有益效果：
23、1、本发明中，利用大数据分析技术，对电梯的各项运行数据进行细致、深入的分析，从而能够更准确地预测可能出现的故障类型和频率，帮助维护人员提前做好准备，降低未来故障带来的影响。
24、2、本发明中，通过大数据分析和辅助决策系统，实现电梯维护计划的智能化优化，根据实际情况动态调整维护周期和方式，提高维护效率，降低成本。
1.一种多场景下电梯故障趋势分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多场景下电梯故障趋势分析方法，其特征在于，所述s1：利用传感器和监控设备对电梯运行数据进行实时采集，安装传感器或监测装置来采集电梯的运行数据，通过传感器、监控设备或者连接到电梯控制系统的接口来获取，并将采集到的电梯运行数据需要进行存储和管理，使用关系型数据库或者时序数据库，所述s2：对采集到的数据进行清洗、去噪和异常检测，检查并处理数据中的错误值、异常值和重复值，检查数据是否存在缺失值，并填充或删除缺失值，同时对数据进行必要的转换，进行标准化处理；当存在噪声或波动，使用平滑技术来消除干扰，并将经过清洗和处理的数据进行整合。
3.根据权利要求1所述的一种多场景下电梯故障趋势分析方法，其特征在于，所述s3：从清洗后的数据中提取特征，对原始数据进行分析，选择最相关的特征，从原始数据中抽取、计算或转换新的特征，并进行数据转换和优化，所述s4：融合大数据分析，结合多场景下电梯故障趋势分析，利用logistic回归算法进行预测和分析，收集大量关于电梯运行因素的数据，在logistic回归算法中，有线性方程
4.根据权利要求1所述的一种多场景下电梯故障趋势分析方法，其特征在于，所述s5：利用历史数据和诊断模型，对电梯故障趋势进行分析，收集并整合多源数据，包括传感器数据、维修记录和环境参数，同时利用大数据存储技术进行数据管理和整合，利用分布式计算框架对大规模数据进行特征提取和特征工程，基于提取的特征，建立大数据分析平台进行趋势分析模型，所述s6：基于趋势分析结果，建立警报系统，当警报模型检测到电梯存在异常情况时，即时触发警报和通知机制。
5.根据权利要求1所述的一种多场景下电梯故障趋势分析方法，其特征在于，所述s7：结合云端技术，建立实时监控系统，通过电梯内部和外部关键位置安装各种传感器传入的数据进行获取，实时监测和分析电梯的运行数据，通过数据分析和报警系统及时发现异常情况，所述s8：基于云计算的分布式处理，通过电梯实时监控装置中集成数据采集设备，将传感器数据传输到云平台，并利用云计算平台提供的大数据处理服务进行实时数据处理和分析，以及云计算平台的弹性扩展能力，根据需求动态调整计算和存储资源。
6.根据权利要求1所述的一种多场景下电梯故障趋势分析方法，其特征在于，所述s9：引入辅助决策系统，通过引入辅助决策在多场景下电梯故障趋势分析中，结合时间序列分析方法，通过收集电梯每日的运行数据，包括运行时间、使用频率、温度、湿度信息，利用时间序列分析中的移动平均方法来对电梯的故障趋势进行分析，对于一个时间序列y_t，其n期移动平均值ma_t通过公式计算得到其中，n为移动平均的窗口大小，表示计算移动平均值时考虑的时间跨度，通过时间序列分析模块，将电梯的运行数据输入到该模块中进行移动平均计算，并计算每日的移动平均值，观察到电梯故障趋势的变化；当对电梯每日故障次数进行分析时，利用时间序列分析模块计算出过去一周的移动平均值，如果移动平均值逐渐上升，电梯故障趋势加剧；如果移动平均值逐渐下降，电梯故障趋势改善。
7.根据权利要求1所述的一种多场景下电梯故障趋势分析方法，其特征在于，所述s10：建立针对电梯故障的诊断模型，通过在云计算平台建立故障诊断模型库，利用云计算平台提供的大数据处理服务，对实时传感器数据进行分析和特征提取，根据诊断模型的结果，生成故障诊断报告，并触发相应的预警机制，并定期对故障诊断模型进行评估和优化，根据历史数据和反馈信息不断改进模型的准确性和适用性，并在云端建立故障记录数据库。
8.根据权利要求1所述的一种多场景下电梯故障趋势分析方法所使用的装置，包括电梯箱(1)，其特征在于，所述电梯箱(1)的外部设置有导向杆(2)，所述电梯箱(1)上固定连接有数据采集器(3)，所述电梯箱(1)的外部转动连接有导向轮一(4)，所述电梯箱(1)的外部转动连接有导向轮二(5)，所述电梯箱(1)的外部转动连接有导向轮三(6)，所述导向轮一(4)与导向杆(2)之间滑动连接，所述导向轮二(5)与导向杆(2)之间滑动连接，所述导向轮三(6)与导向杆(2)之间滑动连接，所述数据采集器(3)中包括，激光传感器，陀螺仪和mems加速度计。
