成果名称：	电梯液压缓冲器隐患人工智能识别关键技术研究
登记日期：	2022-11-04
完成单位：	广东省特种设备检测研究院珠海检测院,华南理工大学
完成人员：	梁敏健,陈英红,刘桂雄,杨宁祥,黄坚,戚政武,廖普,黄永坚,杨毅
研究起止日期：	2020-02-01至2022-01-31
主要应用行业：	科学研究和技术服务业
高新技术领域：	先进制造
评价单位：	广东省市场监管局
评价日期：	2022-03-08
成果简介：	电梯缓冲器是电梯非常重要的一个安全部件，是电梯失控后的最后一道防线。目前业内针对电梯液压缓冲器的现场检测传统方法主要是人工观察检验，如通过肉眼观察液位刻度标记检查油量是否充足，人工检查缓冲器的弹簧和柱塞是否有锈蚀、变形、断裂，进行轿厢压缩试验，检查缓冲器是否能复位、复位时间是否合格等。人工检查的方法不仅效率低、主观经验因素影响大、一些重要参数如复位时间等难以精确测量，如果人员在底坑观察复位进行精确计时，会存在很大的人身危险。
目前针对电梯缓冲器的现场检测存在以下问题:①人工检测，检测效率低，成本高;②隐患识别依赖人工判断，主观因素大、隐患发现率低;③仪器装备智能化水平不足。因此需要开发出具有快速、准确，而具有隐患智能识别的检测方法和仪器装备以满足我国电梯快速增长和人工成本日益增加带来的挑战。
本项目研究电梯液压缓冲器失效模式和隐患表现，并通过数据样本分析研究隐患特征提取方法，提出一种基于人工智能的电梯液压缓冲器隐患自动识别算法模型，该算法模型可通过分析缓冲器被压缩和复位过程运动曲线数据，对缓冲器是否存在隐患做出判断（诊断)。基于该检测算法研制出相关检测仪器,可实现电梯液压缓冲器数据采集、参数计算、特征提取、及隐患识别的自动化和智能化。一方面能有效降低检验人员的工作强度，节约成本;令一方面，基于大量数据样本训练出来的智能识别算法模型，能较准确的进行隐患识别，减少了凭主观经验进行判断带来的失误，提高了检验质量和隐患发现率，促进了行业科技装备水平的提高。
项目研究内容划分成包括以下三方面内容（如图1所示):基于关键点识别的电梯液压缓冲器特征提取方法(虚框①)、基于深度学习状态识别的电梯液压缓冲器隐患识别方法(虚框②)、基于人工智能的电梯液压器隐患识别系统开发(虚框③)。
2、主要技术性能指标
项目较好地完成预定目标:
( 1）研制出“电梯液压缓冲器隐患人工智能检测系统”，该仪器在广州计量检测技术研究院进行测试，检测结果达到该项目任务书的技术指标。
( 2）知识产权:申请国家发明专利2件，授权实用新型专利1件，获得软著登记1件;
(3 )论文论著:发表期刊论文3篇，其中中文核心1篇，科技核心1篇，国内其他期刊1篇;