基于边缘计算和5G物联网技术融合的自动扶梯智能监测系统

针对自动扶梯安全事故频发的痛点,设计一套基于边缘计算和5G物联网技术融合的自动扶梯智能监测系统。系统集成智能扶梯传感网络控制设备、云-边协同智能视频识别设备和自动扶梯智能监测平台,可实时监测扶梯电机、减速机、主轴轴承和驱动底座等主要部件的振动数据以及温度数据,实现对扶梯简单机械故障的预警。采用高清摄像头实现对安防环境的监测,结合部署在边缘端的深度学习算法对视频数据进行识别,并通过5G无线通信模块发送数据至软件监测平台。通过实验表明,该系统能实时监测扶梯的性能数据,并对扶梯自身故障与乘搭人员的不规范乘搭行为实时发出报警信号,解决了传统人工视频监视扶梯存在的人力成本高、响应速度慢、存在误报漏报等问题,为自动扶梯智慧监管提供技术支撑。

基于Labview的自动扶梯机械振动数据采集系统的设计与实现

以Labview为开发平台,运用加速度传感器、数据采集卡,该文设计了自动扶梯振动信号的数据采集系统,实现了多通道自动扶梯振动数据的采集、数据分析、存储与回放的功能;并选取自动扶梯驱动主机、减速器、梯级等关键部位进行现场试验,实现了对自动扶梯关键部位振动数据的采集与加速度峰值、频谱特性、功率谱等振动特征量的分析。通过第三方机构的测试及现场试验结果表明,该系统工作性能稳定、测量结果准确、重复性良好。其具有人机交互界面简洁,操作便利、携带方便、可扩展性能良好的优点,既可在线监测,也可做离线分析,为下一步的自动扶梯的故障诊断及智能识别提供了研究基础。