基于小样本数据的社区电梯故障预测

设计一种基于融合聚类算法的电梯故障预测模型,该模型应用粒子群算法、聚类算法、集成学习等人工智能技术完成电梯小样本数据故障预测。首先利用社区电梯系统历史维保数据进行数据聚类。结合聚类结果,利用聚类后具有可类比性的历史电梯故障数据集,分别在每个数据集进行集成学习回归故障预测。

基于计算机视觉算法的电梯故障预测系统

为了保证电梯运行安全,开发了一种电梯故障预测系统。该系统以STM32微处理器为核心,通过单轴加速度传感器测量电梯运行过程中的速度、加速度、位移等性能参数,CMOS图像传感器识别电梯的运行方向、所在楼层等信息,从而对加速度传感的参数进行二次确认,保证系统的可靠性。系统可以对这些参数信息进行实时在线分析和深度离线分析。实验结果表明,该系统实现了对电梯运行状况的准确分析与预测,在电梯的安全保障领域具有较大的价值。