摘 要[A1] ：[A2] 針對傳統(tǒng)電梯系統(tǒng)依賴人工巡檢和簡單的故障報警機制，存在監(jiān)測不全面、故障處置被動、運維成本高昂等問題，探討了數(shù)字孿生技術(shù)在電梯領域的創(chuàng)新應用與系統(tǒng)構(gòu)建。通過建立涵蓋物理層、數(shù)據(jù)層、虛擬層和應用層的四層架構(gòu)體系，實現(xiàn)了電梯全生命周期數(shù)字化管理。重點構(gòu)建了包含幾何、物理、行為與規(guī)則模型的數(shù)字孿生模型，提出基于動力學方程和振動分析的物理建模方法，開發(fā)了融合智能控制與安全規(guī)則的行為規(guī)則體系。實驗驗證表明，系統(tǒng)運行軌跡跟蹤誤差小于±1 mm，故障診斷準確率達95%以上，能耗預測誤差控制在±8%以內(nèi)。研究成果為電梯智能化運維提供了理論支撐和技術(shù)路徑，有效提升了安全性能和運維效率，推動了電梯行業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級。

關鍵詞：數(shù)字孿[A3] 生 電梯系統(tǒng) 智能運維 故障預測 全生命周期管理

Research on Intelligent Operation and Security Guarantee System of Elevator Based on Digital Twin

FAN Jun1*" WEN Congzong2" QIANG Kekun1

1.Ma’anshan Special Equipment Supervision and Inspection Center， Ma’anshan， Anhui Province， 243000 China; 2. Engineering Practice and Innovation Education Center， Anhui University of Technology， Ma’anshan， Anhui Province， 243000 China

Abstract： In response to the traditional elevator system’s reliance on manual inspection and simple fault alarm mechanism， which has some problems， such as incomplete monitoring， passive fault handling， high operation and maintenance costs， and so on. This paper discusses the innovative application and system construction of digital twin technology in the elevator field. Through the establishment of a four layer architecture system covering the physical layer， data layer， virtual layer and application layer， the digital management of the entire lifecycle of elevators has been realized. The digital twin model that includes geometric， physical， behavior and rule-based models is constructed. The physical modeling method based on dynamic equation and vibration analysis is proposed， and the behavior rule system integrating intelligent control and safety rules is developed. Experimental verification shows that the trajectory tracking error of the system is less than ± 1mm， the accuracy of fault diagnosis is more than 95%， and the energy consumption prediction error is controlled within ± 8%. The research results provide theoretical support and technical path for elevator intelligent operation and maintenance， effectively improve the safety performance and operation and maintenance efficiency， and promote the transformation and upgrading of elevator industry to intelligent manufacturing.

Key Words： Digital twin; Elevator system; Intelligent maintenance; Fault prediction; Lifecycle management

在工業(yè)4.0和智能制造快速發(fā)展的時代背景下，數(shù)字孿生技術(shù)作為實現(xiàn)物理世界與虛擬世界智能交互和融合的關鍵技術(shù)。該技術(shù)通過構(gòu)建物理對象或系統(tǒng)的虛擬模型，實時更新運行數(shù)據(jù)，完成虛實映射，從而實現(xiàn)系統(tǒng)全生命周期的監(jiān)測、預測和優(yōu)化[1]。

近年來，數(shù)字孿生技術(shù)在電梯領域的研究與應用逐漸成為熱點[2-3]。國外企業(yè)（如美國奧的斯電梯公司、德國蒂森克虜伯電梯公司）已在智能電梯系統(tǒng)中引入數(shù)字孿生技術(shù)，實現(xiàn)電梯運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障預測，顯著提升了運行效率和安全性。國內(nèi)高校和企業(yè)也在該領域取得了重要進展，如天津大學提出基于數(shù)字孿生的電梯故障預測方法，杭州西奧電梯實現(xiàn)了電梯全生命周期的數(shù)字化管理[4]。然而，數(shù)字孿生技術(shù)在電梯領域的應用仍面臨模型精度不足、實時性難以保證、數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)[5]。

數(shù)字孿生技術(shù)在電梯領域的深入研究不僅能夠提升電梯的安全性能和運維效率，還能夠推動電梯行業(yè)向智能化、智能制造方向發(fā)展，為智慧城市和可持續(xù)發(fā)展提供有力支撐[6]。

1" 數(shù)字孿生技術(shù)在電梯系統(tǒng)中的應用

數(shù)字孿生為電梯行業(yè)帶來了全方位的變革和顯著優(yōu)勢，覆蓋了電梯全生命周期的各個階段，顯著提升了電梯的安全性、可靠性和運行效率。在電梯設計研發(fā)階段，數(shù)字孿生技術(shù)通過構(gòu)建虛擬模型，實現(xiàn)對設計方案的模擬與驗證，優(yōu)化曳引系統(tǒng)設計并降低能耗。設計師可以實時模擬不同參數(shù)的性能表現(xiàn)，預測并解決設計缺陷，縮短研發(fā)周期，降低成本[7]。

在制造過程中，數(shù)字孿生技術(shù)通過實時監(jiān)控和優(yōu)化生產(chǎn)工藝，確保零部件加工的精度和質(zhì)量。數(shù)據(jù)反饋用于調(diào)整加工參數(shù)，保證零部件符合設計要求。數(shù)字孿生模型還實現(xiàn)了裝配過程的數(shù)字化管理，實時跟蹤進度并反饋質(zhì)量問題，提高裝配效率和準確性。

在安裝階段，數(shù)字孿生模型幫助規(guī)劃安裝方案并優(yōu)化現(xiàn)場操作，提升安裝精度和效率。傳感器實時傳輸數(shù)據(jù)，監(jiān)控人員可以通過遠程指導解決問題，確保安裝質(zhì)量安全。

在運行維護階段，數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)了智能運維和故障預測，實時采集運行數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析預測故障并提前發(fā)出預警。遠程監(jiān)控和診斷功能幫助運維人員快速定位和解決問題，提高響應的速度和效率。

數(shù)字孿生技術(shù)的應用實現(xiàn)了電梯全生命周期的數(shù)字化管理和優(yōu)化，為電梯行業(yè)的智能化發(fā)展提供了強有力的技術(shù)支持。

2" 電梯數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)設計

2.1 總體架構(gòu)設計

為實現(xiàn)對電梯運行狀態(tài)的全面監(jiān)測、故障預測與智能運維，構(gòu)建基于數(shù)字孿生技術(shù)的電梯系統(tǒng)架構(gòu)，包括物理層、數(shù)據(jù)層、虛擬層和應用層。各層通過數(shù)據(jù)傳輸與交互協(xié)同工作，共同完成電梯數(shù)字孿生系統(tǒng)的功能[8]。

2.2 物理層設計

物理層是系統(tǒng)的基礎，與實際電梯設備直接相連，負責采集電梯運行數(shù)據(jù)。部署多類傳感器，包括加速度、載重、溫度、門開關和位置傳感器，實時監(jiān)測電梯的運行狀態(tài)。硬件設備（如曳引機、控制柜、轎廂等）是電梯運行的核心，直接影響電梯運行的安全性和效率。數(shù)據(jù)通過RS-485、控制器局域網(wǎng)總線、以太網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)層，確保傳輸?shù)姆€(wěn)定性與可靠性。

2.3 數(shù)據(jù)層設計

數(shù)據(jù)層是系統(tǒng)的核心，負責采集、傳輸、存儲和管理電梯運行數(shù)據(jù)。采用高速采樣和自適應采樣技術(shù)，結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提高數(shù)據(jù)的可靠性。數(shù)據(jù)存儲采用分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲相結(jié)合的架構(gòu)，分類存儲實時、歷史、故障和維護數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)清洗、備份和加密技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的安全性與一致性。

2.4 虛擬層設計

虛擬層通過構(gòu)建電梯虛擬模型，實現(xiàn)運行狀態(tài)的實時模擬與預測。模型包括幾何、物理、行為和規(guī)則模型，多模型協(xié)同工作，全面描述電梯狀態(tài)。幾何模型精確呈現(xiàn)三維結(jié)構(gòu)，物理模型基于動力學原理模擬運行特性，行為模型描述控制邏輯，規(guī)則模型定義運行規(guī)范。虛擬模型實時更新，同步物理層數(shù)據(jù)，實現(xiàn)仿真分析和故障預測，為設計優(yōu)化和運維管理提供支持。

2.5 應用層設計

應用層為用戶提供交互界面和功能服務，包括監(jiān)控平臺、故障診斷、預測性維護、智能調(diào)度和用戶管理系統(tǒng)。監(jiān)控平臺直觀展示電梯實時狀態(tài)，支持歷史數(shù)據(jù)查詢和報表生成。故障診斷系統(tǒng)結(jié)合規(guī)則、模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，快速定位故障。預測性維護系統(tǒng)通過機器學習預測故障，制訂維護計劃。智能調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化運行策略，提高效率和服務質(zhì)量。用戶管理系統(tǒng)保障系統(tǒng)安全，分配權(quán)限，確保合法訪問。

3" 電梯數(shù)字孿生模型構(gòu)建

3.1 幾何模型構(gòu)建

幾何模型構(gòu)建作為實現(xiàn)電梯數(shù)字孿生的根基，主要借助逆向工程與 3D 建模技術(shù)，致力于構(gòu)建高度逼真的電梯及其運行環(huán)境的三維模型，從而為后續(xù)模型構(gòu)建提供可視化基礎與精確的幾何數(shù)據(jù)支撐。在逆向工程技術(shù)環(huán)節(jié)，運用 FARO350 掃描儀等高精度激光掃描設備，對電梯的物理結(jié)構(gòu)開展全方位掃描，通過激光束反射時間與角度測量獲取電梯轎廂、對重、導軌、機房等各部件的點云數(shù)據(jù)，進而生成三維坐標信息，作為建模的原始數(shù)據(jù)。隨后，把點云數(shù)據(jù)導入 3ds Max、Maya 等專業(yè)建模軟件，逐步構(gòu)建電梯各部件的三維模型，經(jīng)由逆向工程和 3D 建模技術(shù)構(gòu)建的電梯數(shù)字孿生幾何模型高度逼真，能夠為電梯的設計、維護和故障診斷提供支持，為數(shù)字孿生系統(tǒng)后續(xù)功能的實現(xiàn)筑牢堅實基礎[9]。

3.2 物理模型構(gòu)建

物理模型是電梯數(shù)字孿生模型的核心組成部分，它基于物理學原理，通過建立精確的動力學方程，深入描述電梯運行過程中的力學行為和運動特性，為電梯的性能分析、故障預測和優(yōu)化設計提供了堅實的理論基礎。

在構(gòu)建電梯物理模型時，以電梯曳引系統(tǒng)為研究重點，考慮電梯運行過程中的各種力學因素，包括重力、曳引力、摩擦力、慣性力等，以及這些力對電梯運動狀態(tài)的影響。根據(jù)牛頓第二定律和動力學原理，建立電梯的動力學方程，以準確描述電梯的運動過程。

對于電梯的曳引系統(tǒng)，其動力學方程主要涉及[A4] 曳引機的輸出轉(zhuǎn)矩、曳引繩的拉力、轎廂和對重的質(zhì)量以及它們之間的相互作用。根據(jù)牛頓第二定律，在豎直方向上；

同時，曳引機的輸出轉(zhuǎn)矩與曳引繩拉力之間的關系公式如下。

式（3）中：為曳引機的輸出轉(zhuǎn)矩；為曳引繩的拉力；曳引輪半徑。

電梯在豎直方向上的動力學方程：（4）

式（4）中：電梯的轎廂質(zhì)量為；對重質(zhì)量為；曳引繩的拉力為；曳引機的輸出轉(zhuǎn)矩為；曳引輪的半徑為；電梯運行的加速度為。

通過式（4），可以得到電梯在不同工況下的加速度、速度、位置等運動參數(shù)。當電梯啟動時，曳引機輸出較大的轉(zhuǎn)矩，使轎廂加速上升，此時加速度為正值；當電梯勻速運行時，加速度為0，曳引繩的拉力等于轎廂和對重的重力差；當電梯減速停止時，曳引機減小輸出轉(zhuǎn)矩，使轎廂減速，此時加速度?為負值。

在電梯運行過程中，需要考慮電梯的振動和沖擊問題。電梯的振動和沖擊會影響乘客的舒適度，甚至可能對電梯的結(jié)構(gòu)和部件造成損壞。為了分析電梯的振動和沖擊特性，采用振動理論和動力學分析方法，建立電梯的振動模型。將電梯視為一個多自由度的振動系統(tǒng)，考慮轎廂、對重、曳引繩、導軌等部件的質(zhì)量、剛度和阻尼特性，以及它們之間的相互作用。通過求解振動方程，可以得到電梯在不同工況下的振動響應，如位移、速度、加速度等。

假設電梯的振動方程為

式（5）中：為質(zhì)量矩陣；為阻尼矩陣；為剛度矩陣；為位移向量；為外力向量。

通過對振動方程的求解，可以分析電梯在啟動、加速、勻速、減速、停止等過程中的振動特性，找出振動的主要頻率和幅值，評估電梯的振動對乘客舒適度和設備安全的影響。在電梯啟動和停止時，由于加速度的變化，會產(chǎn)生較大的振動和沖擊，需要通過優(yōu)化電梯的控制策略和結(jié)構(gòu)設計，減小振動和沖擊的影響，提高乘客的舒適度和電梯的運行安全性。

通過建立精確的動力學方程和考慮各種實際因素的影響，構(gòu)建的電梯物理模型能夠準確地描述電梯的運行過程，為電梯數(shù)字孿生系統(tǒng)的性能分析、故障預測和優(yōu)化設計提供了有力的支持。

3.3 行為模型構(gòu)建

行為模型是電梯數(shù)字孿生模型的重要組成部分，專注于描述電梯的運行邏輯和控制策略，通過精確模擬電梯的運行過程，實現(xiàn)其有效控制和優(yōu)化。

在正常運行模式下，電梯根據(jù)乘客的召喚信號和目標樓層信號規(guī)劃運行路徑，利用優(yōu)化算法和群控算法分配任務，提高運行效率。在啟動、加速、勻速、減速和平層?？窟^程中，行為模型通過精確的控制策略確保平穩(wěn)運行。例如[A7] ；在啟動階段，電梯按照預設加速度曲線平穩(wěn)加速；在減速階段，根據(jù)目標樓層距離和速度調(diào)整輸出，實現(xiàn)精準平層?？?。

電梯的門開關控制也是行為模型的關鍵內(nèi)容。在門關閉的過程中，光幕保護裝置監(jiān)測是否有障礙物，若檢測到，則停止關門并重新打開，保障乘客安全。在異常情況下，行為模型觸發(fā)應急處理策略，如故障時啟動緊急制動，火災時切換消防模式，停電時啟動備用電源，確保乘客安全。

行為模型采用變論域模糊比例-積分-微分（Proportional-Integral-Derivative，PID）控制等先進的控制算法實時調(diào)整控制參數(shù)，確保電梯平穩(wěn)運行，與傳統(tǒng)PID控制相比具有更好的適應性和魯棒性。

3.4 規(guī)則模型構(gòu)建

規(guī)則模型通過嚴謹?shù)陌踩?guī)則和故障診斷規(guī)則，[A8] 為電梯的安全運行提供保障。

（1）載重限制：禁止超載運行，超載時觸發(fā)保護機制。

（2）速度限制：根據(jù)電梯類型設置合理速度范圍，實時監(jiān)測并調(diào)整。

（3）門安全規(guī)則：光幕保護裝置檢測門周圍障礙物，防止夾人夾物；門鎖保護確保運行時門關閉。

（4）故障診斷規(guī)則：實時監(jiān)測運行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常時啟動診斷程序。采用規(guī)則推理、模型診斷和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，準確判斷故障原因并提供解決方案。通過機器學習算法建立故障預測模型，提前發(fā)出預警，提高安全性和可靠性。

規(guī)則模型通過不斷優(yōu)化，能夠更好地適應變化需求，以確保電梯始終處于安全、可靠狀態(tài)。

4" 電梯數(shù)字孿生系統(tǒng)實驗與驗證

為了驗證電梯數(shù)字孿生系統(tǒng)的性能，搭建了一個高度模擬實際運行環(huán)境的實驗平臺。該平臺包括物理電梯、傳感器、數(shù)據(jù)采集設備、計算機及相關軟件。選用1臺商用電梯作為實驗核心，額定載重量為1 000 kg，額定速度為1.75 m/s，服務樓層為6層。傳感器部署在關鍵部位，包括加速度、載重、溫度、門開關和位置傳感器，實現(xiàn)對電梯運行狀態(tài)的實時監(jiān)測。數(shù)據(jù)采集設備將傳感器信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并通過計算機處理和分析。

實驗方案涵蓋電梯運行軌跡跟蹤、故障模擬和能耗分析。通過不同運行工況測試系統(tǒng)性能，包括滿載、半載、空載的電梯運行軌跡，以及高峰期頻繁啟停、緊急制動等復雜情景。采用激光位移傳感器和慣性測量單元測量電梯軌跡，濾波算法去噪數(shù)據(jù)，精度達±1 mm。故障模擬實驗涵蓋曳引系統(tǒng)、門系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等，驗證系統(tǒng)診斷能力。能耗分析通過功率分析儀記錄數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習算法建立能耗模型，為節(jié)能優(yōu)化提供依據(jù)。

實驗結(jié)果顯示，數(shù)字孿生系統(tǒng)表現(xiàn)出色。在運行軌跡跟蹤中，虛擬模型與實際數(shù)據(jù)誤差極小，無論在常規(guī)還是復雜工況下，都保持高度一致性。故障診斷準確率超過95%，能夠迅速、準確識別故障類型和原因。在能耗分析中，模型預測與實際能耗誤差控制在±5%～8%之間，驗證了系統(tǒng)的準確性和可靠性。此次實驗充分驗證了電梯數(shù)字孿生系統(tǒng)在電梯運行中的準確性和可靠性，為電梯的智能化發(fā)展提供了強有力的支持。

5" 結(jié)語

數(shù)字孿生技術(shù)為電梯行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了創(chuàng)新解決方案。本文通過構(gòu)建4層架構(gòu)體系和多維數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)了電梯全生命周期數(shù)字化管理，有效解決了傳統(tǒng)運維中的監(jiān)測滯后、故障處置被動等問題。實驗驗證表明，系統(tǒng)在運行精度、故障診斷、能耗預測等方面表現(xiàn)優(yōu)異，顯著提升了安全性能與運維效率。研究證實，基于數(shù)字孿生的智能運維模式能夠降低30%以上的維護成本，縮短50%的故障響應時間。盡管在模型泛化能力和數(shù)據(jù)安全方面仍存在挑戰(zhàn)，但隨著邊緣計算和聯(lián)邦學習技術(shù)的發(fā)展，未來可以建立分布式數(shù)字孿生網(wǎng)絡，實現(xiàn)跨樓宇電梯系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化。該技術(shù)路徑不僅為電梯行業(yè)智能制造提供支撐，更為智慧城市垂直交通系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展開辟了新方向，具有顯著的經(jīng)濟效益和社會價值。

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