핵심 기술 장점: 첫째, 고정자 전류, 회전자 속도, 베어링 진동, 권선 온도 및 트랙션 머신의 작동 소음과 같은 28 가지 핵심 작동 매개 변수를 실시간으로 수집 할 수있는 고정밀 진동 센서, 온도 센서, 전류 센서, 소음 센서 및 속도 센서를 갖춘 다중 소스 융합 상태 인식; 둘째, AI 딥 러닝 오류 예측 모델 내장 수백만 개를 기반으로 학습된 AI 딥 러닝 모델트랙션 머신의 전체 수명주기 작동 데이터 및 결함 샘플은 고장 특징을 자동으로 추출하여 베어링 마모, 기어 피팅, 권선 절연 노화, 브레이크 스프링 피로 및 트랙션 휠 그루브 마모와 같은 16 가지 유형의 일반적인 결함을 정확하게 식별합니다. 고장 조기 경보 정확도는 98.5% 이고 오경보율은 1.5% 입니다. 셋째, 전체 수명주기 건강 관리, 시스템은 트랙션 머신의 상태를 자동으로 평가하고 생성합니다. 상태 점수, 남은 서비스 수명 예측, 최적 값 자동 생성유지 관리 계획, 유지 보수 담당자에게 적시에 목표 유지 관리를 수행하고, “온디맨드 유지 관리”를 실현하고, 과도한 유지 관리 및 불충분한 유지 관리를 피하도록 상기시킵니다. 넷째, 엣지 컴퓨팅 터미널+클라우드 관리 플랫폼의 아키텍처를 채택한 에지 컴퓨팅+클라우드 협업 아키텍처.엣지 터미널은 실시간 데이터 수집, 로컬 오류 조기 경보 및 비상 제어를 실현합니다.클라우드 플랫폼은 빅데이터 분석, 모델 반복, 원격 모니터링 및 유지보수 관리를 실현합니다.엣지 터미널은 조기 경보 기능이 중단되지 않도록 오프라인 상태에서도 안정적으로 작동 할 수 있습니다. 다섯째, 편리한 설치 및 강력한 적응성, 비 간섭 설치 설계 채택, 트랙션 머신 분해 필요 없음, 원래 엘리베이터 제어 시스템 수정 필요 없음, 영구 자석 동기 트랙션 머신 및 비동기 트랙션 머신의 모든 브랜드 및 모델에 적용 가능, 설치주기는 2 시간 이내입니다. 엘리베이터 IoT 플랫폼 및 스마트 수퍼비티에 연결 가능데이터 상호 연결을 실현하는 플랫폼.