摘要
摘要:随着电梯使用年限的增加,老旧电梯故障率逐渐上升,传统基于固定周期的维保制度无法根据电梯实际健康状态灵活调整维修间隔,导致过度维修或维修不足,且维保质量参差不齐,难以有效预防故障。为此,本文提出了一种基于电梯运行数据的剩余寿命预测模型。该模型结合数据挖掘与神经网络技术,分析电梯健康状态和性能衰退规律,构建无维保与有维保情况下的预测模型。通过优化预防性维修间隔并结合性能恢复因子,精准预测电梯剩余寿命,为维修决策提供科学依据。此方法可提高维保精准性,延长电梯寿命,降低故障风险,优化维修成本和资源配置,但需进一步实际验证与优化。
出版日期
2025年03月13日(期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)