| 创科愿望 |
研究和设计一套基于机器学习并用于升降机自适应故障预测的数据分析系统
(编号 : W-0213)
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| 已配对创科方案 |
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| 试验项目 |
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| 摘要及挑战 |
该项目旨在研究、设计和验证一套基于机器学习并用于升降机自适应故障预测的数据分析系统。该系统主要基于电梯某些关键部件的电流信号和一些低成本的传感器搜集的信号，以实现对不同品牌电梯健康状况的诊断及维修预警。该解决方案的实现前提是不对电梯现有设备进行任何干预或者造成任何影响，同时采用一些基于大数据和AI的技术来提供预警和明确的警告，从而提供纠正措施以防止重大故障的发生。
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| 预期成果 |
- 收集和处理来自于电梯系统实时测量的传感数据（电流信号为主），对常见的电梯异常状态进行分析，并对潜在的故障进行识别；
- 基于电梯某些关键部件的电流信号和一些低成本的传感器搜集的信号，开发用于升降机监控的｢非侵入式｣的大数据分析解决方案；
- 开发一套一体化、能实现对不同品牌电梯健康状况的诊断及维修预警的系统；
- 开发一套能不断升级、可拓展至更多不同种类电梯故障的多功能展示界面。
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| 预计试验期限 |
6个月
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| 联络资料 |
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| 创建日期 |
2019-09-23
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| 截止日期 |
2019-10-07
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| 提议创科方案 |
已截止
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