主な技術的利点：1つ目は、高精度の振動センサー、温度センサー、電流センサー、ノイズセンサー、速度センサーを備えたマルチソースの融合状態認識です。これにより、最大サンプリング周波数25.6kHz、データ収集精度±0.1％で、固定子電流、ローター速度、ベアリング振動、巻線温度、およびトラクションマシンの動作ノイズなどの28のコア動作パラメーターをリアルタイムで収集できます。2つ目は、AIディープラーニング障害予測モデルです。何百万ものデータに基づいてトレーニングされた組み込みAIディープラーニングモデルトラクションマシンのフルライフサイクル運用データと故障サンプルにより、故障特徴を自動的に抽出でき、ベアリングの摩耗、ギアのピッティング、巻線の断熱材の経年劣化、ブレーキスプリングの疲労、トラクションホイールの溝の摩耗などの16種類の一般的な故障を正確に特定し、故障早期警告精度は98.5％、誤警報率は1.5％以下です。第三に、ライフサイクル全体の健康管理であるシステムは、トラクションマシンの健康状態を自動的に評価し、生成できます。ヘルススコア、残りの耐用年数の予測、最適な値の自動生成メンテナンス計画、メンテナンス担当者にターゲットを絞ったメンテナンスをタイムリーに実施するよう促し、「オンデマンドメンテナンス」を実現し、過剰なメンテナンスや不十分なメンテナンスを回避します。4つ目は、エッジコンピューティング端末+クラウド管理プラットフォームのアーキテクチャを採用したエッジコンピューティング+クラウドコラボレーションアーキテクチャです。エッジターミナルは、リアルタイムのデータ収集、ローカル障害早期警報、緊急制御を実現します。クラウドプラットフォームは、ビッグデータ分析、モデルの反復、リモート監視、および保守管理を実現します。エッジターミナルはオフライン状態でも安定して動作し、早期警告機能が中断されないようにします。第五に、便利な設置と強力な適応性、邪魔にならない設置設計の採用、トラクションマシンの分解不要、元のエレベータ制御システムを変更する必要がなく、永久磁石同期トラクションマシンと非同期トラクションマシンのすべてのブランドとモデルに対応でき、設置サイクルは2時間以内です。エレベーターのIoTプラットフォームとスマート監視に接続できますデータ相互接続を実現するプラットフォーム。