引言

电梯作为现代建筑的重要垂直交通工具，其运行安全性、可靠性和服务效率直接影响着人们的日常生活。随着城市化进程加快和建筑高度不断提升，传统电梯在运维效率、调度管理和安全保障等方面面临严峻挑战^[1]。人工智能技术的快速发展为解决这些问题提供了新思路，基于深度学习的故障预测、智能群控调度和安全监测等技术逐步成熟，推动着电梯产业进入智能化新阶段。

1 人工智能技术概述

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在模拟人类智能的学习、推理、感知与决策能力。人工智能涵盖机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）等核心领域，广泛应用于数据分析、模式识别和自动化决策等场景^[1]。在工业领域中，人工智能的关键在于通过大规模数据的高效处理，挖掘隐藏信息，优化系统性能。人工智能技术的发展依赖于算法模型、计算能力和数据资源的共同驱动^[2]。算法模型的核心包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，其中，监督学习被广泛用于分类和回归任务，强化学习则适用于复杂的动态决策问题。

2 人工智能技术在电梯领域的实践应用

2.1故障预测与预防性维护

故障预测与预防性维护依赖于多源数据采集、特征提取与建模分析，实现对电梯关键部件运行状态的实时监控与潜在故障的前置诊断^[3]。核心实践包括数据处理与算法建模两个方面。在数据采集阶段，多传感器技术被应用于关键部件如曳引机、导轨和门系统，用于监测振动信号x(t)、温度变化T(t)和电流波动I(t)。采集到的原始信号通过边缘计算（Edge Computing）设备进行预处理，包括去噪、采样和标准化等操作，得到高质量数据供后续分析^[4]。特征提取是故障预测的基础，通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT），振动信号可被转化为频域信号。同时，基于小波变换（Wavelet Transform），可以将信号分解为多个分量，分析其在时间域和频域的局部特征，获得故障特征如谐波分量或包络波形。在建模阶段，机器学习算法被广泛应用以实现故障预测。此外，深度学习中的卷积神经网络（CNN）对多维信号的高阶特征提取能力，进一步增强故障模式识别的精度。实时预测则依赖于在线学习机制，系统根据新数据动态更新模型参数，适应设备老化与环境变化。

2.2智能调度与运行优化

智能调度系统通过实时数据采集和分析，实现电梯群组的高效协同运行。系统根据楼层客流量分布特征，将建筑划分为不同功能区域，如商业区、办公区和住宅区，针对性地制定差异化调度策略^[5]。如表1所示：

表1 不同时段电梯调度策略

在早晚高峰时段，系统自动切换为峰值模式，提前将空余电梯调配至人流密集楼层，并优化上行与下行电梯的数量配比。针对用餐时间等特殊时段，系统会建立临时优先楼层，确保重点区域的服务响应速度。

在实际运营中，系统通过动态负载均衡技术，实时监测各台电梯的运行状态和负载情况，合理分配乘客召唤任务^[6]。对于大型商业综合体，采用分区服务模式，将相邻的若干层划分为一个服务区块，指定特定电梯组负责，有效减少无效往返^[3]。同时，系统结合历史数据分析，对常规性的客流高峰提前做出预判，动态调整电梯运行参数，如加速度、速度曲线和开关门时间等，在确保舒适度的前提下提升运输效率^[7]。针对特殊情况，如会议结束、商场促销等临时性客流高峰，系统可快速响应，启动应急调度方案，灵活调整服务策略。

2.3智能安全保障

电梯安全监控体系基于多模态数据融合技术，构建全方位的实时防护网络。系统采用分布式传感器阵列，包括红外扫描仪、载重传感器和视觉监控设备，实现轿厢内外环境的立体监测。在日常运营中，通过轿厢内的异常行为识别系统，监测乘客的非标准行为，如剧烈晃动、蹦跳或长时间滞留等，并根据预设阈值触发相应级别的预警机制。

在电梯门系统安全防护方面，采用智能防夹系统，通过光电感应和压力传感的双重保护，精确识别门区障碍物^[8]。系统配备自适应力度控制机制，根据阻力大小自动调节开关门力度，在保障通行安全的同时避免机械损伤。针对儿童、老年人等特殊群体，系统通过人体特征识别，自动延长开门等待时间，确保充足的进出时间。在应急处置环节，智能系统通过远程监控中心实现故障快速定位和分类，建立标准化的应急响应流程。当检测到电梯困人等紧急情况时，系统自动接入应急通讯，同时向维保人员推送故障类型、位置等关键信息，实现救援力量的快速调度。

结语

人工智能技术通过故障预测、智能调度和安全保障等核心功能的深度融合，有效提升了电梯运行效率和服务质量。基于多源数据分析的预测性维护体系有助于降低设备故障率，智能调度算法优化了电梯群控效能，多模态安全监测确保了运行安全。未来，随着算法模型的持续优化和数据积累的不断深化，智能化技术将在电梯产业中发挥更大价值，推动电梯服务迈向更高水平。

参考文献

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[2]万洪明,蔡志华.关于人工智能应用在电梯检验方面的探讨与研究[J].品牌与标准化,2024(4):103-105.

[3]杨博韬,王进科.基于人工智能的电梯监控系统研究[J].科技资讯,2024,22(1):26-29.

[4]时哲.基于大数据与人工智能的电梯管理平台建设探讨[J].中国电梯,2023,34(7):64-66,80.

[5]王志鹏.人工智能在电梯行业中的应用[J].装备制造技术,2024,(05):108-112.

[6]梁坤.人工智能在电梯起重机械监控与维护中的应用[J].中国机械,2023,(35):51-55.

[7]郭亮,侯靖,刘洋.人工智能在电梯故障分析中的应用[J].集成电路应用,2023,40(07):303-305.

[8]陈景新.电梯故障分析中人工智能的运用探讨[J].中国设备工程,2023,(01):31-33.