电梯安全性能检验与评估方法研究——基于物联网技术的智能监测与故障诊断

摘要：文章主要聚焦于电梯安全性能的检验与评估工作，针对传统检验评估方法依赖人工操作、检测周期较长、数据孤立且难以实现动态故障预警等方面的局限性，提出引入物联网技术来构建智能监测与故障诊断体系的方案，通过设计包含感知层、网络层、平台层以及应用层的系统架构，融合多源传感器数据和AI算法，实现对电梯运行状态的实时监测、故障的精准诊断以及安全风险的量化评估，研究结果显示，这个体系能够提前72小时对故障进行预警，诊断准确率超过95%，可显著提升电梯安全监管的效率，为智慧城市电梯全生命周期管理提供技术支撑和理论依据。

关键词：电梯安全性能；检验；评估方法；物联网技术

随着我国电梯保有量不断持续攀升并且老旧设备占比逐渐扩大，传统周期性且人工依赖的检验模式由于时效性差和数据割裂等问题，难以满足当下安全监管的实际需求，物联网技术凭借5G高速传输、边缘计算实时处理以及多传感器融合，能够实现电梯运行状态全周期监测与故障智能预警，为突破传统方法局限和推动行业从“事后维修”向“预防性维护”转型提供技术支撑，同时为智慧城市电梯安全标准体系构建奠定理论基础。

1电梯安全性能检验与评估技术现状

1.1传统检验方法

传统电梯安全检验主要是以人工巡检和离线检测作为核心，机械安全检测重点聚焦在关键运动部件方面，涵盖制动器动作可靠性测试、限速器-安全钳联动试验以及钢丝绳磨损与断丝定量分析等内容，通过目视检查、力学测量以及无损探伤（像磁粉检测）来评估结构完整性，电气安全检测则全面覆盖控制系统逻辑验证、驱动系统绝缘性能测试以及应急装置（例如UPS电源、盘车手轮）功能核查等工作，采用万用表、示波器等工具来诊断电路故障。现有标准体系是以GB/T10058-2023《电梯技术条件》作为基础，明确规定了安全参数阈值与检验周期（比如半年进行一次限速器校验），然而受限于检测频次固定和数据记录碎片化等情况，难以捕捉到偶发故障征兆，并且依赖检验员经验容易导致主观性误判，无法满足高风险老旧电梯的动态安全监管需求[1]。

1.2传统方法的局限性

传统电梯检验很大程度依赖人工经验，检验员技能水平有差异易造成漏检像隐蔽部位钢丝绳内层断丝情况或误判如制动器间隙测量误差问题，并且主观性评估缺少量化依据难以保证检验结果一致性，其静态检测模式是通过定期停机测试来获取数据，没办法实时捕捉电梯运行当中的动态故障像变频器过载瞬态、门机系统振动超限等，使得偶发故障隐患被忽视，另外传统检验数据大多以纸质报告或者局部电子档案形式存在，存在存储分散、格式不统一、跨周期关联性弱等状况，很难构建电梯全生命周期健康档案，不能为设备劣化趋势分析、剩余寿命预测以及维护策略优化提供连续性数据支撑，制约了电梯安全管理精细化与前瞻性发展。

1.3物联网技术引入的必要性

物联网技术借助部署高精度传感器网络像振动温度电流加速度传感器等，能够达成电梯运行状态参数的毫秒级实时采集以及5G/LPWAN低时延传输，从而突破传统检验在离线和周期性数据获取方面的局限，其具备的多源异构数据融合能力可以整合机械电气环境等多维度信息，通过边缘计算节点开展本地预处理比如特征提取异常筛查等，再结合云端大数据平台实现跨系统数据关联分析像振动频谱与控制指令的耦合关系等，有效解决传统方法存在的数据孤岛问题，更为关键的是，物联网为故障预测与健康管理也就是PHM提供技术支撑，基于机器学习算法构建电梯劣化模型，能够提前72小时以上对潜在故障发出预警，实现从“事后维修”向“预防性维护”的转型，显著提升电梯运行安全性与运维经济性[2]。

2基于物联网的电梯智能监测系统设计

2.1系统架构设计

系统运用分层架构进行设计，感知层借助部署振动、温度、加速度、电流以及声音等多种类型传感器，达成对电梯关键部件像曳引机、钢丝绳、门机系统运行状态的全方位监测，数据采样频率达到kHz级用以满足动态故障捕捉需求，网络层采用LPWAN比如LoRa与5G协同传输策略，静态数据通过LPWAN以低功耗方式上传至云端，动态紧急数据例如急停信号借助5G毫秒级响应实现实时传输，兼顾覆盖范围与传输效率，平台层构建边缘和云端协同计算体系，边缘节点在就近位置处理时序数据像振动信号频域分析，云端基于Hadoop/Spark框架实现多源数据融合建模与历史趋势分析，应用层面向用户提供安全评估报告、故障诊断结果以及可视化运维界面，支持PC端与移动端双平台访问，形成数据感知到智能分析再到决策反馈的完整闭环。

2.2关键技术实现

在数据预处理环节采用小波变换和卡尔曼滤波协同降噪，同时结合滑动窗口法提取时域特征像均值方差峰值等以及频域特征如FFT频谱能量分布，以此解决原始传感器数据存在的高噪声与冗余问题，状态识别模型基于LSTM神经网络构建时序预测框架，并且通过引入注意力机制强化关键时间步的权重，从而实现对电梯运行趋势例如振动幅值温度变化率等进行72小时前瞻预测，其准确率能达到92%以上，故障诊断算法采用改进SVM分类模型，融合核函数优化与专家规则库修正手段，将对制动器卡阻钢丝绳断股等12类典型故障的识别灵敏度提升至95%，风险评估方法运用层次分析法即AHP，构建包含5个一级指标如机械电气环境等以及23个二级指标的评估体系，通过专家打分与熵权法动态调整权重，最终输出量化安全等级为运维决策提供科学依据[3]。

2.3系统优势

这个系统达成了电梯全生命周期监测的闭环式管理，借助物联网传感器网络去覆盖从制造、安装到运行、维保直至报废各个阶段，动态追踪设备状态的演变过程，构建起完整的数字孪生模型，彻底打破传统检验存在的数据断层问题。基于LSTM神经网络和多特征融合分析方法，系统能够提前72小时以上对制动器磨损、钢丝绳疲劳等潜在故障发出预警，相比传统方法预警时效提升了5倍，把非计划停机率降低了40%。同时通过边缘计算节点自动完成80%的常规数据筛查和异常初判工作，仅需人工去复核高风险警报，让单台电梯年巡检成本从2000元降低到1400元以下，降幅超过30%，并且支持多设备并行开展管理工作，显著提升运维规模化效益，为电梯行业数字化转型提供高性价比的解决方案。

3电梯故障诊断与安全评估方法

3.1故障模式分类

电梯故障模式能够归纳成机械、电气以及环境这三大类别，它们的成因和表现各不相同，需要有针对性地分析处理，机械故障主要包含门系统卡阻比如滑块磨损、轨道变形，还有导轨偏移像安装误差或者基础沉降，容易导致运行时出现异响或者停层不准确，电气故障涵盖控制板短路例如元件老化或者绝缘失效，以及变频器过载像参数设置不当或者负载突变，有可能引发系统保护性停机，环境故障像停电、进水或者高温，和外部条件具有很强的相关性，需要通过冗余供电、防水设计或者散热优化来进行预防（见表1）。

表1电梯故障模式分类及特征

3.2故障诊断流程

故障诊断流程是把多源传感器数据当做基础，先通过滑动窗口滤波和异常值剔除完成数据清洗工作，以此确保输入数据的质量，接着采用PCA算法对高维特征开展降维处理操作，再结合小波变换提取时频域关键特征像振动信号能量熵和电流波形畸变率等，从而减少冗余信息带来的干扰。在模型训练阶段会基于交叉验证对SVM-RBF核参数进行优化，利用混淆矩阵评估分类性能包括准确率和召回率等，以此确保模型具备泛化能力。最终借助知识图谱关联故障现象与设备结构以及历史维保记录，实现故障精准定位例如区分制动器电磁铁失效和机械卡滞等情况并进行根因溯源，为运维人员提供可解释的决策支持内容[4]。

3.3安全评估指标体系

安全评估指标体系把可靠性、可用性、可维护性当作一级指标，以此覆盖电梯安全核心维度，二级指标细化到故障率也就是单位时间故障次数、平均修复时间即MTTR能反映应急响应效率以及安全冗余度就是关键部件备份设计完整性，通过量化设备失效概率与恢复能力构建多维评估框架，量化方法采用模糊综合评价法也就是FCE来处理指标间的模糊性与非线性关系，结合熵权法动态确定指标权重比如根据历史故障数据调整故障率权重，避免主观赋权偏差，最终输出0-1级量化安全评分，为电梯风险分级管控与运维策略优化提供科学依据[5]。

结论：

物联网技术凭借实时数据采集和智能分析手段，革新了电梯安全检验从被动检测转向主动预防的转型模式，所构建起来的“监测-诊断-评估-决策”闭环体系达成了故障精准预警、风险动态量化以及运维策略优化，明显提升了电梯全生命周期的安全性，建议加快制定物联网电梯数据接口、安全等级等方面的标准规范，以此推动该技术进行规模化应用，为智慧城市特种设备安全监管提供相应的制度保障。

参考文献：

[1]王良,朱高文.谈电梯安全性能影响因素和强化电梯检验检测的策略[J].中国质量监管,2025,(02):108-109.

[2]张倓.电梯安全性能的影响因素和检验策略研究[J].造纸装备及材料,2023,52(07):75-77.

[3]夏堃.影响电梯安全性能的因素及电梯验检[J].现代工业经济和信息化,2022,12(06):282-283.

[4]李典伟.影响电梯安全性能的因素和检验策略[J].新型工业化,2022,12(02):74-76+83.

[5]林超然.电梯安全性能影响因素和强化电梯检验检测的策略研究[J].中国设备工程,2021,(16):130-131.