CN110526065B - 一种电梯按需维保策略的获取方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及电梯维保领域，尤其涉及一种电梯按需维保策略的获取方法及***；该方法包括首先，基于层次分析法确定电梯的维保时间，然后，基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位，最后结合电梯的维保时间和维保部位得到电梯的维保策略。降低维保成本，使得维保资源分配更加合理。其中基于层次分析法确定维保时间包括：通过结合多个专家对风险指标进行比较得到的多个判断矩阵，得到各个风险指标对应的群体权重，然后对风险指标一一打分，将各个风险指标的得分与对应的群体权重结合得到电梯的风险等级，最后通过电梯的风险等级确定电梯的维保时间。实现了对电梯的精细化管理。

Description

一种电梯按需维保策略的获取方法及***

技术领域

本发明涉及本发明涉及电梯维保技术领域，尤其涉及一种电梯按需维保策略的获取方法及***。

背景技术

近年来城市进入高层建筑快速建设期，电梯作为高层建筑出入的垂直交通工具，在人民生产生活中扮演着重要的角色。传统的维保方式出现了人机不匹配、恶性竞争、维保工作做不实、做不好的现象，对电梯的安全可靠运行带来了极大的威胁。

依靠统一时间计算的方式安排电梯维保计划，这种方式管理粗放，无法针对单梯做精细化管理，造成的现象便是针对一些质量较好或者使用不频繁的电梯，电梯运行状况良好，却安排资源进行维保，占用本已非常稀缺的维保资源。目前，我国电梯使用量逐年增加，而维修保养人员流动大，各电梯维保公司技术人员储备量无法满足维修保养工作的实际需要，新招的维修保养人员很难在短时间内满足电梯维修保养实际需要。处于磨合期的电梯以及老旧电梯，如果未得到科学合理的保养，运行过程中故障发生率会有明显增加。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明提供一种电梯按需维保策略的获取方法及***，用以解决现有技术中无法对电梯做精细化管理，以及维保资源分配不合理的问题。

(二)技术方案

为了解决上述问题，本发明提供一种电梯按需维保策略的获取方法包括以下步骤：

X1：基于层次分析法确定电梯的维保时间；

X2：基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位；

X3：根据所述电梯的所述维保时间结合所述电梯需要维保的维保部位得到电梯维保策略；

所述步骤X1具体为：

S1：根据r名专家分别基于两个风险指标的相对重要程度进行比较得到的比较结果构建判断矩阵A^k；其中A^k表示第k名专家对所述风险指标进行比较后构建的判断矩阵，k∈{1,2,3...r}，r>2；

S2：对所述判断矩阵A^k进行处理得到个体权重向量

和一致性比例CR^k，其中

分别对应各个所述风险指标的个体权重；

S3：根据所述一致性比例CR^k的大小来判断所述矩阵A^k是否满足一致性要求，若所述判断矩阵A^k全部满足所述一致性要求则转至步骤S4；

S4：赋予第k名专家特定的比重：

然后计算群体权重向量：

群体权重：

其中W₁ ^G,W₂ ^G,W₃ ^G...W_n ^G分别对应各个所述风险指标的所述群体权重；

S5：在电梯的实际运行时，采集所述风险指标的实时数值，并根据所述实时数值对所述风险指标进行一一打分，各项所述风险指标的得分与对应的所述群体权重相乘之和得到总分，根据所述总分评定电梯的风险等级，根据所述风险等级确定所述维保时间。

优选地，所述步骤S1中：

所述风险指标包括电梯使用年限、电梯使用场所、电梯所在地区、机房温度、机房湿度、电梯故障次数、电梯维护保养单位、电梯平均维保时长和用户合理举报与投诉次数。

优选地，所述步骤S1具体为：

首先获取第k名专家对所述风险指标中的多个所述风险指标两两相互比较，得到比所述较结果；

然后根据所述比较结果构建所述判断矩阵，所述判断矩阵A^k：

其中

表示所述风险指标中第l个所述风险指标相对于所述风险指标中第m个所述风险指标的所述比较结果，且l∈{1,2,3...n},m∈{1,2,3...n}；

优选地，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：求出所述判断矩阵A^k的最大特征值λ_max和特征向量；

S22：对所述特征向量做归一化处理后得到个体权重向量W^k，其中所述个体权重向量中所有所述个体权重之和等于1，即：

S23：根据所述最大特征值λ_max计算所述一致性比例，公式为：

n为所述判断矩阵A^k的阶数；RI为平均随机一致性指标，它的值与所述判断矩阵A^k的阶数相对应。

优选地，所述步骤S3中，当所述判断矩阵A^k不满足所述一致性要求，则重新获取第k名专家新的所述比较结果，根据新的所述比较结果更新所述判断矩阵A^k，并返回所述步骤S2；

其中所述根据所述一致性比例CR^k的大小判断所述判断矩阵A^k是否满足一致性要求包括：

当所述一致性比例CR^k<0.1时，即所述判断矩阵A^k满足所述一致性要求；

当所述一致性比例CR^k≥0.1时，即所述判断矩阵A^k不满足所述一致性要求。

优选地，在所述步骤S5中，不同所述风险等级，所需要的维保时间不同。

优选地，所述步骤X2：基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位包括：

B1：根据电梯运行数据的类型，对所述运行数据设定运行区间；

B2：采集电梯的所述运行数据，判断所述运行数据是否在所述运行区间内，将在所述运行区间内的所述运行数据分为正常数据，不在所述运行区间内的所述运行数据分为维保数据；

B3：根据所述维保数据的具体类型以关联规则得到电梯需要维保的所述维保部位；

所述关联规则的获取的方法具体为：

P1：建立事务数据库D，所述事务数据库D中包括多个维保事务，单个所述事务项为电梯的一次维保，所述维保事务包括有电梯维保时的所述维保部位和引起电梯进行维保的所述运行数据；

P2：将所述运行数据放入前部项集F中；将所述维保部位放入后部项集R中；

P3：求出所述F的所有非空子集，并求出所述子集在所述事务数据库D中的子集支持度，将所述子集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS1的子集放入集合F1中；求出所述R的所有非空子集，并放入集合R1中；

P4：所述F1和所述R1做笛卡尔积，得到的所有项集放入集合V中，求出所述集合V中所有的所述项集在所述事务数据库D中的项集支持度，将所述项集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS2的所述项集放入频繁项集中，所述频繁项集中的所述项集中所述运行数据与所述维保部位的对应关系为所述关联规则。

优选地，在所述步骤B1中，所述运行数据包括运行加速度(x、y、z轴)、厢内噪音、机房噪音、开关门的速度、开关门过程中噪音、机房温度、运行速度、平层准确度、制动器温度。

优选地，在所述步骤P3中，所述子集支持度为所述子集在所述F中出现的次数；在所述步骤P4中，所述项集支持度为所述项集在所述F中出现的次数。

优选地，本发明还提供一种电梯维保策略的获取***包括：风险等级评价模块、按需维保模块和策略模块；

所述风险等级评价模块用于基于层次分析法确定电梯的维保时间；

所述按需维保模块基于用于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位；

所述策略模块根据所述电梯的所述维保时间结合所述电梯需要维保的维保部位得到电梯维保策略；

所述风险等级评价模块包括：判断矩阵单元、矩阵处理单元、一致性判断单元、群体权重单元和维保时间单元；

所述判断矩阵单元用于根据r名专家分别基于两个风险指标的相对重要程度进行比较得到的比较结果构建判断矩阵A^k；r>2，其中A^k表示第k名专家对所述风险指标进行比较后构建的判断矩阵；k∈{1,2,3...r}；矩阵处理单元用于对所述判断矩阵A^k进行处理得到个体权重向量

和一致性比例CR^k，其中

分别对应各个所述风险指标的个体权重；

一致性判断单元用于根据所述一致性比例CR^k的大小来判断所述矩阵A^k是否满足一致性要求，若所述判断矩阵A^k全部满足所述一致性要求则转至所述群体权重单元；

群体权重单元用于赋予第k名专家特定的比重：

然后计算群体权重向量：

群体权重：

其中W₁ ^G,W₂ ^G,W₃ ^G...W_n ^G分别对应各个所述风险指标的所述群体权重；

维保时间单元用于在电梯的实际运行时，采集所述风险指标的实时数值，并根据所述实时数值对所述风险指标进行一一打分，各项所述风险指标的得分与对应的所述群体权重相乘之和得到总分，根据所述总分评定电梯的风险等级，根据所述风险等级确定所述维保时间。

(三)有益效果

本发明提供了一种电梯按需维保策略的获取方法及***，基于层次分析法构建了电梯风险评价体系，通过多专家对电梯的风险指标进行两两比较打分得到各自在风险等级评价时的权重，同时通过采集到的风险指标的数值进行打分，所有风险指标得分与相应的权重相乘之和来判断电梯的风险等级，从而确定电梯的维保时间；同时通过规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位；实现了电梯的精细化管理，与维保资源的优化。

附图说明

图1为电梯按需维保策略的获取方法的流程图；

图2为基于层次分析法确定电梯的维保时间的流程图；

图3为电梯风险评价体系结构图；

图4为电梯风险等级与故障率的关系曲线图；

图5为基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位的流程图；

图6为关联规则的获取方法的流程图；

图7为电梯按需维保策略的获取***的结构图；

图8为风险等级评价模块的结构图。

【附图标记说明】

1：风险等级评价模块；11：判断矩阵单元；12：矩阵处理单元；13：一致性判断单元；14：群体权重单元；15：维保时间单元；2：按需维保模块；3：策略模块。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

本发明提供的一种电梯按需维保策略的获取方法，包括以下步骤：如图1：电梯按需维保策略的获取方法的流程图所示：

X1：基于层次分析法确定电梯的维保时间。

X2：基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位。

X3：根据电梯的维保时间结合电梯需要维保的维保部位得到电梯维保策略。

优选地实施方案中，如图2：基于层次分析法确定电梯的维保时间的流程图所示，步骤X1具体为：

S01：以电梯风险等级为目标层，以电梯使用情况、电梯故障情况和电梯维保情况为准则层、以风险指标为指标层，建立电梯风险评价体系，如图3：电梯风险评价体系结构图。

S1：根据r名专家分别基于两个风险指标的相对重要程度进行比较得到的比较结果构建判断矩阵A^k；其中A^k表示第k名专家对风险指标进行比较后构建的判断矩阵，k∈{1,2,3...r}，r>2。

在更加优选地实施方案中，风险指标包括电梯使用年限、电梯使用场所、电梯所在地区、机房温度、机房湿度、电梯故障次数、电梯维护保养单位、电梯平均维保时长和用户合理举报与投诉次数。

步骤S1具体为：

首先获取第k名专家对风险指标中的多个风险指标两两相互比较，得到比较结果。

然后根据比较结果构建判断矩阵，判断矩阵A^k：

其中

表示风险指标中第l个风险指标相对于风险指标中第m个风险指标的比较结果，且l∈{1,2,3...n},m∈{1,2,3...n}。

具体地A^k表示形式如表1：

表1：

其中，a₁,a₂,...a_n为风险指标，

表示a_l相对于a_m的比较结果；

且用标度为1-9或者其对应的倒数来对矩阵A^k中的元素

来赋值，标度值对应的含义如表2所示：

表2：

标度	含义
		1	a<sub>l</sub>比a<sub>m</sub>同等重要
3	a<sub>l</sub>比a<sub>m</sub>稍微重要
		5	a<sub>l</sub>比a<sub>m</sub>明显重要
7	a<sub>l</sub>比a<sub>m</sub>强烈重要
		9	a<sub>l</sub>比a<sub>m</sub>绝对重要
2,4,6,8	两相邻判断的中间值
		倒数	若a<sub>l</sub>比a<sub>m</sub>取上述某一值，则a<sub>m</sub>比a<sub>l</sub>取该值的倒数

其中a_l为风险指标中的第l个风险指标，a_m为风险指标中的第m个风险指标，l∈{1,2,3...n},m∈{1,2,3...n}。

最后计算判断矩阵的最大特征值λ_max和特征向量。

S2：对判断矩阵A^k进行处理得到个体权重向量

和一致性比例CR^k，其中

分别对应各个风险指标的个体权重。

在优选的实施方案中，步骤S2具体包括：

首先，求出所述判断矩阵A^k的最大特征值λ_max和特征向量；

然后，对所述特征向量做归一化处理后得到个体权重向量W^k，其中所述个体权重向量中所有所述个体权重之和等于1，即：

最后，根据所述最大特征值λ_max计算所述一致性比例，公式为：

n为所述判断矩阵A^k的阶数；RI为平均随机一致性指标，它的值与所述判断矩阵A^k的阶数相对应。

当判断矩阵的阶数大于2时，通常难于构造出满足一致性的矩阵来。但是判断矩阵偏离一致性条件又应该有个一个度，为此，必须对判断矩阵是否可接受进行鉴别，这就是一致性检验的内涵。

可以根据λ_max＝n是否成立来检验矩阵的一致性，如果λ_max比n大得越多，则A^k的非一致性程度就越严重。

因此，定义一致性指标：

CI越接近于0，一致性越好；CI越大，不一致性越严重。为衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI。RI的值是这样得到的：随机地从1-9及其倒数中抽取数字构造1000个样本的正互反矩阵，这样构造的判断矩阵最不一致，求其一致性指标的平均值，如表3所示：

表3：

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											RI	0	0	0.52	0.89	1.12	1.26	1.36	1.41	1.46	1.49

S3：根据一致性比例CR^k的大小来判断矩阵A^k是否满足一致性要求，若判断矩阵A^k全部满足一致性要求，则转至步骤S4；

若判断矩阵A^k不满足一致性要求，则重新获取第k名专家新的比较结果，根据新的比较结果更新判断矩阵A^k，并返回步骤S2；

其中根据一致性比例CR^k的大小判断判断矩阵A^k是否满足一致性要求包括：

当一致性比例CR^k<0.1时，即判断矩阵A^k满足一致性要求；

当一致性比例CR^k≥0.1时，即判断矩阵A^k不满足一致性要求。

S4：赋予第k名专家特定的比重：

然后计算群体权重向量：

群体权重：

其中W₁ ^G,W₂ ^G,W₃ ^G...W_n ^G分别对应各个风险指标的群体权重。

判断矩阵A^k的一致性越好，说明该专家对风险指标的比较的逻辑性越强，因此给该专家赋予较高的比重，由于不同专家对同一问题的认知差异，偏好不同以及专家水平的高低等因素的存在，专家各自给出的判断可能会大相径庭，所以引入多专家的比较结果进行综合权衡。

S5：在电梯的实际运行时，采集风险指标的实时数值，并根据实时数值与对应风险指标的参考值相比较对风险指标进行一一打分，各项风险指标的得分与对应的群体权重相乘之和得到总分，根据总分评定电梯的风险等级，根据风险等级确定维保时间。

在优选的实施方案中：对电梯的指标层中的风险指标采取10分制打分。将实际采集到的电梯数据与标准数据进行比较，从而对风险指标一一打分，分数越高表示对电梯风险等级影响越大，将风险指标所得分数与对应的群体权重W_i ^G分别相乘，最后的总分将在0～10的范围内。将评估等级定为3种风险等级，如表4所示：

表4：

总分	小于6	6～8	大于8
				风险等级	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ

如表4所示：电梯的总分越小，对应的风险等级越低，在优选的实施方案中，将电梯的风险等级分为三个等级，还可以根据总分的大小，将风险等级分为更多的等级。

如图4：电梯风险等级与故障率的关系曲线图所示，电梯风险等级越高，所对应的电梯故障率也就越高，需要尽快进行维保，因此针对不同风险等级所需要的维保时间不同，具体情况如表5所示：

表5：

风险等级	所需维保时间
		Ⅰ	表示电梯风险等级较低，可按常规周期进行维保
Ⅱ	表示风险等级较高，需要48小时内进行维保
		Ⅲ	表示风险等级高，需要立即进行维保

如表5所示：电梯风险等级越高，则表示电梯需要维保的紧急程度越高，同样的本优选的实施方案中，描述了电梯在三种风险等级对用的维保时间，若电梯的风险等级划分的更多，还可以对维保时间更加细分，来对应相应的风险等级。

步骤X2：基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位，如图5：基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位的流程图所示，具体包括：

B1：对电梯不同的运行数据设定一个不同的运行区间。

B2：采集电梯的运行数据，判断运行数据是否在运行区间内，将在运行区间内的运行数据分为正常数据，不在所述运行区间内的所述运行数据分为维保数据。

其中运行区间的范围可以根据《电梯技术参数》的规定范围来参考。

优选地实施方案中，运行数据包括运行加速度(x、y、z轴)、厢内噪音、机房噪音、开关门的速度、开关门过程中噪音、机房温度、运行速度、平层准确度、制动器温度。

B3：根据维保数据的具体类型以关联规则得到电梯需要维保的维保部位。

如图5：关联规则的获取方法的流程图所示，关联规则的获取的方法具体为：

P1：建立事务数据库D，事务数据库D中包括多个维保事务，单个事务项为电梯的一次维保，维保事务包括有电梯维保时的维保部位和引起电梯进行维保的运行数据。

P2：将运行数据放入前部项集F中；将维保部位放入后部项集R中。

P3：求出F的所有非空子集，并求出子集在事务数据库D中的子集支持度，将子集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS1的子集放入集合F1中；求出R的所有非空子集，并放入集合R1中。

在优选的实施方案中，子集支持度为子集在F中出现的次数。

P4：F1和R1做笛卡尔积，得到的所有项集放入集合V中，求出集合V中所有的项集在事务数据库D中的项集支持度，将项集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS2的项集放入频繁项集中，频繁项集中的项集中运行数据与维保部位的对应关系为关联规则。

本算法中，利用最小支持度对前部项集F中的子集进行筛选，利用最小支持度minS2对集合V中的项集进行筛选，不仅减少冗余项集的产生，降低了内存开销和执行时间，而且相比于其它约束关联规则算法提高了关联规则的有效比。

对于minS1和minS2的取值，可以经过在仿真中经过多次调整，使其达到合理范围。

本发明运用采集到的风险指标及电梯运行数据，结合电梯的基本数据等，实现电梯的风险等级评价与按需维保。针对安全性能低、故障风险高的电梯，由维保公司及时安排维保人员上门进行检修、维保，将基于时间、项目的维保转化为基于动静态、多源异构数据的按需维保方式，初步建立电梯按风险等级和按风险部位进行维保的数学模型，为维保改革提供数据支持，有利于降低维保人员的劳动强度和维保成本，提高电梯维保效率和运行安全性能。

如图6：电梯按需维保策略的获取***的结构图所示，本发明还提供了一种电梯按需维保策略的获取***，其特征在于，电梯维保策略获取***包括：风险等级评价模块1、按需维保模块2和策略模块3。

风险等级评价模块1用于基于层次分析法确定电梯的维保时间；

按需维保模块2基于用于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位。

策略模块3根据电梯的维保时间结合电梯需要维保的维保部位得到电梯维保策略。

如图7：风险等级评价模块的结构图所示，风险等级评价模块1包括：判断矩阵单元11、矩阵处理单元12、一致性判断单元13、群体权重单元14和维保时间单元15。

判断矩阵单元11用于根据r名专家分别基于两个风险指标的相对重要程度进行比较得到的比较结果构建判断矩阵A^k；r>2，其中A^k表示第k名专家对风险指标进行比较后构建的判断矩阵；k∈{1,2,3...r}。

矩阵处理单元12用于对判断矩阵A^k进行处理得到个体权重向量

和一致性比例CR^k，其中

分别对应各个风险指标的个体权重。

一致性判断单元13用于根据一致性比例CR^k的大小来判断矩阵A^k是否满足一致性要求，若判断矩阵A^k全部满足一致性要求则转至群体权重单元14。

群体权重单元14用于赋予第k名专家特定的比重：

然后计算群体权重向量：

群体权重：

其中W₁ ^G,W₂ ^G,W₃ ^G...W_n ^G分别对应各个风险指标的群体权重。

维保时间单元15用于在电梯的实际运行时，采集风险指标的实时数值，并根据实时数值对风险指标进行一一打分，各项风险指标的得分与对应的群体权重相乘之和得到总分，根据总分评定电梯的风险等级，根据风险等级确定维保时间。

需要理解的是，以上对本发明的具体实施例进行的描述只是为了说明本发明的技术路线和特点，其目的在于让本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，但本发明并不限于上述特定实施方式。凡是在本发明权利要求的范围内做出的各种变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种电梯按需维保策略的获取方法，其特征在于，电梯维保策略的获取方法包括以下步骤：

X1：基于层次分析法确定电梯的维保时间；

X2：基于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位；

X3：根据所述电梯的所述维保时间结合所述电梯需要维保的维保部位得到电梯维保策略；

所述步骤X1具体为：

S1：根据r名专家分别基于两个风险指标的相对重要程度进行比较得到的比较结果构建判断矩阵A^k；其中A^k表示第k名专家对所述风险指标进行比较后构建的判断矩阵，k∈{1,2,3...r}，r>2；

其中，步骤S1具体为：

首先获取第k名专家对所述风险指标中的多个所述风险指标两两相互比较，得到比所述较结果；

然后根据所述比较结果构建所述判断矩阵，所述判断矩阵A^k：

其中

表示所述风险指标中第l个所述风险指标相对于所述风险指标中第m个所述风险指标的所述比较结果，且l∈{1,2,3...n},m∈{1,2,3...n}；

S2：对所述判断矩阵A^k进行处理得到个体权重向量

和一致性比例CR^k，其中

分别对应各个所述风险指标的个体权重；

其中，步骤S2具体包括以下步骤：

S21：求出所述判断矩阵A^k的最大特征值λ_max和特征向量；

S22：对所述特征向量做归一化处理后得到个体权重向量W^k，其中所述个体权重向量中所有所述个体权重之和等于1，即：

S23：根据所述最大特征值λ_max计算所述一致性比例，公式为：

n为所述判断矩阵A^k的阶数；RI为平均随机一致性指标，它的值与所述判断矩阵A^k的阶数相对应；

S3：根据所述一致性比例CR^k的大小来判断所述矩阵A^k是否满足一致性要求，若所述判断矩阵A^k全部满足所述一致性要求则转至步骤S4；

S4：赋予第k名专家特定的比重：

然后计算群体权重向量：

群体权重：

其中

分别对应各个所述风险指标的所述群体权重；

S5：在电梯的实际运行时，采集所述风险指标的实时数值，并根据所述实时数值对所述风险指标进行一一打分，各项所述风险指标的得分与对应的所述群体权重相乘之和得到总分，根据所述总分评定电梯的风险等级，根据所述风险等级确定所述维保时间；

所述步骤X2包括：

B1：根据电梯运行数据的类型，对所述运行数据设定运行区间；

B2：采集电梯的所述运行数据，判断所述运行数据是否在所述运行区间内，将在所述运行区间内的所述运行数据分为正常数据，不在所述运行区间内的所述运行数据分为维保数据；

B3：根据所述维保数据的具体类型以关联规则得到电梯需要维保的所述维保部位；

所述关联规则的获取的方法具体为：

P1：建立事务数据库D，所述事务数据库D中包括多个维保事务，单个所述事务项为电梯的一次维保，所述维保事务包括有电梯维保时的所述维保部位和引起电梯进行维保的所述运行数据；

P2：将所述运行数据放入前部项集F中；将所述维保部位放入后部项集R中；

P3：求出所述F的所有非空子集，并求出所述子集在所述事务数据库D中的子集支持度，将所述子集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS1的子集放入集合F1中；求出所述R的所有非空子集，并放入集合R1中；

P4：所述F1和所述R1做笛卡尔积，得到的所有项集放入集合V中，求出所述集合V中所有的所述项集在所述事务数据库D中的项集支持度，将所述项集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS2的所述项集放入频繁项集中，所述频繁项集中的所述项集中所述运行数据与所述维保部位的对应关系为所述关联规则。

2.如权利要求1所述的电梯按需维保策略的获取方法，其特征在于，所述步骤S1中：

所述风险指标包括电梯使用年限、电梯使用场所、电梯所在地区、机房温度、机房湿度、电梯故障次数、电梯维护保养单位、电梯平均维保时长和用户合理举报与投诉次数。

3.如权利要求2所述的电梯按需维保策略的获取方法，其特征在于，所述步骤S3中，当所述判断矩阵A^k不满足所述一致性要求，则重新获取第k名专家新的所述比较结果，根据新的所述比较结果更新所述判断矩阵A^k，并返回所述步骤S2；

其中所述根据所述一致性比例CR^k的大小判断所述判断矩阵A^k是否满足一致性要求包括：

当所述一致性比例CR^k<0.1时，即所述判断矩阵A^k满足所述一致性要求；

当所述一致性比例CR^k≥0.1时，即所述判断矩阵A^k不满足所述一致性要求。

4.如权利要求1所述的电梯按需维保策略的获取方法，其特征在于，在所述步骤S5中，不同所述风险等级，所需要的维保时间不同。

5.如权利要求1所述的电梯按需维保策略的获取方法，其特征在于，在所述步骤B1中，所述运行数据包括电梯分别在x、y、z轴上的运行加速度、厢内噪音、机房噪音、开关门的速度、开关门过程中噪音、机房温度、运行速度、平层准确度、制动器温度。

6.如权利要求1所述的电梯按需维保策略的获取方法，其特征在于，在所述步骤P3中，所述子集支持度为所述子集在所述F中出现的次数；在所述步骤P4中，所述项集支持度为所述项集在所述F中出现的次数。

7.一种电梯维保策略的获取***，其特征在于，所述电梯维保策略获取***包括：风险等级评价模块、按需维保模块和策略模块；

所述风险等级评价模块用于基于层次分析法确定电梯的维保时间；

所述按需维保模块基于用于规则前后部约束的关联规则算法得到电梯需要维保的维保部位；

所述策略模块根据所述电梯的所述维保时间结合所述电梯需要维保的维保部位得到电梯维保策略；

所述风险等级评价模块包括：判断矩阵单元、矩阵处理单元、一致性判断单元、群体权重单元和维保时间单元；

所述判断矩阵单元用于根据r名专家分别基于两个风险指标的相对重要程度进行比较得到的比较结果构建判断矩阵A^k；r>2，其中A^k表示第k名专家对所述风险指标进行比较后构建的判断矩阵；k∈{1,2,3...r}；

其中，判断矩阵单元具体用于：

首先获取第k名专家对所述风险指标中的多个所述风险指标两两相互比较，得到比所述较结果；

然后根据所述比较结果构建所述判断矩阵，所述判断矩阵A^k：

其中

表示所述风险指标中第l个所述风险指标相对于所述风险指标中第m个所述风险指标的所述比较结果，且l∈{1,2,3...n},m∈{1,2,3...n}；

矩阵处理单元用于对所述判断矩阵A^k进行处理得到个体权重向量

和一致性比例CR^k，其中

分别对应各个所述风险指标的个体权重；

其中，矩阵处理单元具体用于：

首先：求出所述判断矩阵A^k的最大特征值λ_max和特征向量；

然后：对所述特征向量做归一化处理后得到个体权重向量W^k，其中所述个体权重向量中所有所述个体权重之和等于1，即：

最后：根据所述最大特征值λ_max计算所述一致性比例，公式为：

n为所述判断矩阵A^k的阶数；RI为平均随机一致性指标，它的值与所述判断矩阵A^k的阶数相对应；

一致性判断单元用于根据所述一致性比例CR^k的大小来判断所述矩阵A^k是否满足一致性要求，若所述判断矩阵A^k全部满足所述一致性要求则转至所述群体权重单元；

群体权重单元用于赋予第k名专家特定的比重：

然后计算群体权重向量：

群体权重：

其中

分别对应各个所述风险指标的所述群体权重；

维保时间单元用于在电梯的实际运行时，采集所述风险指标的实时数值，并根据所述实时数值对所述风险指标进行一一打分，各项所述风险指标的得分与对应的所述群体权重相乘之和得到总分，根据所述总分评定电梯的风险等级，根据所述风险等级确定所述维保时间；

所述按需维保模块具体用于：

B1：根据电梯运行数据的类型，对所述运行数据设定运行区间；

B2：采集电梯的所述运行数据，判断所述运行数据是否在所述运行区间内，将在所述运行区间内的所述运行数据分为正常数据，不在所述运行区间内的所述运行数据分为维保数据；

B3：根据所述维保数据的具体类型以关联规则得到电梯需要维保的所述维保部位；

所述关联规则的获取的方法具体为：

P1：建立事务数据库D，所述事务数据库D中包括多个维保事务，单个所述事务项为电梯的一次维保，所述维保事务包括有电梯维保时的所述维保部位和引起电梯进行维保的所述运行数据；

P2：将所述运行数据放入前部项集F中；将所述维保部位放入后部项集R中；

P3：求出所述F的所有非空子集，并求出所述子集在所述事务数据库D中的子集支持度，将所述子集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS1的子集放入集合F1中；求出所述R的所有非空子集，并放入集合R1中；

P4：所述F1和所述R1做笛卡尔积，得到的所有项集放入集合V中，求出所述集合V中所有的所述项集在所述事务数据库D中的项集支持度，将所述项集支持度大于或等于预先设定的最小支持度minS2的所述项集放入频繁项集中，所述频繁项集中的所述项集中所述运行数据与所述维保部位的对应关系为所述关联规则。

Images