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申请/专利权人：北京能科瑞元数字技术有限公司

摘要：本发明公开了基于区域数据的斜坡电梯左右平衡系统及方法，涉及电梯工程技术领域，解决了行人在左行右站的斜坡电梯乘用理念的情况下，斜坡电梯长时间向一个方向运行造成踏板单边磨损严重，以及难以通过各斜坡电梯进行区域联合调控的技术问题；本发明通过对踏板的平衡差值进行计算得到斜坡电梯的倾斜因子，并通过电梯通行人流量和倾斜因子得到斜坡电梯的预调控时间点，然后基于预调控时间点进行区域分析得到区域调控时间点，最后基于区域调控时间点对电梯进行区域性调控；本发明在降低区域调控给市民带来的习惯冲突感的基础上，能够通过区域调控来延长区域内斜坡电梯的使用寿命和降低斜坡电梯长时间单边磨损带来的安全隐患。

主权项：1.基于区域数据的斜坡电梯左右平衡系统，其特征在于，包括：数据计算模块，以及与其相连的数据收集模块、电梯调控模块和数据库；所述数据收集模块：用于通过信息获取装置获取各踏板的平衡差值以及各时间段的电梯通行人流量情况；其中，信息获取装置包括倾斜传感器和监控装置；所述数据计算模块：用于提取各踏板的平衡差值，对平衡差值进行计算得到斜坡电梯的倾斜因子；从数据库中提取各时间段的电梯通行人流量，通过电梯通行人流量和倾斜因子得到斜坡电梯的预调控时间点；获取区域内可调控斜坡电梯的预调控时间点，基于预调控时间点进行区域分析得到区域调控时间点；所述电梯调控模块：用于提取区域调控时间点，基于区域调控时间点对电梯进行区域性调控；所述对平衡差值进行计算得到斜坡电梯的倾斜因子，包括：提取平衡差值中各踏板对应的左平衡差值ZCn和右平衡差值YCn；判断所述左平衡差值ZCn或所述右平衡差值YCn是否超过设定范围；是，将此踏板标记为异常踏板，并对异常信息进行警报处理；否，当左平衡差值ZCn和右平衡差值YCn的正负号相同时，将左平衡差值ZCn的绝对值和右平衡差值YCn的绝对值之间数值较大的一边标记为倾斜方，并基于公式PHZn=α×expβ×|ZCn|+γ×|YCn|2×ZQJ-1获取对应踏板的平衡因子PHZn；其中，α为幅度调节系数，β和γ为比例系数，且β+γ=1；当左平衡差值ZCn和右平衡差值YCn的正负号不同时，将正负号为负号的一边标记为倾斜方，并基于公式PHZn=α×exp|ZCn|+|YCn|2×ZQJ-1获取对应踏板的平衡因子PHZn；其中，ZQJ为规定的踏板单边最大倾斜角；平衡差值包括左平衡差值ZCn和右平衡差值YCn，n表示踏板的编号；设定范围大小为[-ZQJ,ZQJ]；正负号为将踏板左右两边中高于水平线那一边的平衡差值符号设为正号，低于水平线那一边的平衡差值符号设为负号；提取各踏板的平衡因子，对平衡因子进一步分析得到斜坡电梯的倾斜因子QXY；所述对平衡因子进一步分析得到斜坡电梯的倾斜因子QXY，包括：A1：获取斜坡电梯所有踏板的平衡差值，判断各平衡差值中的左平衡差值ZCn和右平衡差值YCn是否均为0；是，将对应踏板的倾斜情况标记为无倾斜，并将对应踏板的平衡因子PHZn标记为0；否，当踏板的左边标记为倾斜方时，将对应踏板的倾斜情况标记为左边倾斜，当踏板的右边标记为倾斜方时，将对应踏板的倾斜情况标记为右边倾斜，并提取平衡因子PHZn；A2：提取各踏板的平衡因子PHZn，并将所述平衡因子PHZn按照对应的倾斜情况分为A、B、C三类；判断A类的数量占A、B、C三类总数量的比例是否超过设定比例；是，将当前斜坡电梯的倾斜因子标记为0；否，基于公式ZPHZi=∑PHZn获得B、C两类的平衡因子总值ZPHZi，并跳转至A3；其中，倾斜情况包括无倾斜、左倾斜和右倾斜，且无倾斜为A类、左倾斜为B类、右倾斜为C类；i表示情况种类，包括B类和C类；∑表示求和符号，求和范围为[1,n]；A3：判断B类的平衡因子总值ZPHZB是否大于C类的平衡因子总值ZPHZC；是，将当前斜坡电梯标记为左倾斜，并基于公式QXY=δ×lnZPHZBZPHZB+ZPHZC2+1获得倾斜因子QXY；否，将当前斜坡电梯标记为右倾斜，并基于公式QXY=δ×lnZPHZCZPHZB+ZPHZC2+1获得倾斜因子QXY；其中，δ为幅度调节系数；所述通过电梯通行人流量和倾斜因子得到斜坡电梯的预调控时间点，包括：提取当前斜坡电梯各时间段的电梯通行人流量，对所述各时间段的电梯通行人流量进行数据清洗得到各时间段的标准人流量；提取各时间段的左右通行人数比例；基于各时间段的左右通行人数比例和标准人流量得到各时间段的左标准人流量和右标准人流量；将当前斜坡电梯的倾斜方向、倾斜因子QXY以及各时间段的左标准人流量和右标准人流量输入至时间匹配模型中得到当前斜坡电梯的调控前可用时长；其中，时间匹配模型基于神经网络模型构建；将当前时间和调控前可用时长进行时间相加计算得到预调控时间点；所述时间匹配模型基于神经网络模型构建，包括：从数据库中提取各斜坡电梯的历史倾斜方向、历史倾斜因子QXY、历史各时间段的左标准人流量和右标准人流量以及对应的历史调控前可用时长；将历史倾斜方向、历史倾斜因子QXY、历史各时间段的左标准人流量和右标准人流量作为训练数据，对应的历史调控前可用时长作为检验数据；使用训练数据对神经网络模型进行训练，使用检验数据对训练后的神经网络模型进行检验，根据检验结果对神经网络模型的参数进行调整，得到输入为倾斜方向、倾斜因子QXY以及各时间段的左标准人流量和右标准人流量输出为调控前可用时长的时间匹配模型。

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