电梯作为现代高层建筑最常用的垂直运输工具,已经广泛而大批量应用到社会活动的各个角落,如何保证每台电梯都能够可靠运行,已成为提高物业管理水平和电梯技术进步的关键所在。电梯运行质量直接由监控系统的功能决定,而系统软件又直接决定着监控系统运行的好坏。目前的电梯远程监控系统均由电梯生产厂家设计和提供,未来的发展趋势是开发出功能更加完善、通用性更强、性价比更高的监控系统。本文通过对现有系统结构和内涵的分析,结合基于神经网络系统模型的人工智能电梯故障诊断与报警、电梯运行状态与故障信息采集、集多种通讯技术于一体的复合网络以及数字化设计和及验证手段等关键技术,对电梯远程监控的软件系统进行了设计。 本文在分析了传统监控技术的基础上,提出了基于C/S结构的电梯远程监控系统,克服了传统监控系统监控范围小、数据传输介质成本高的缺点,实现了对电梯的实时监控,并在此基础上给出了完整的软件系统设计。 首先,对系统总体结构进行了研究与设计,其中,采集前端以单片机对电梯运行状态数据进行采集,并通过CDMA上传到服务器;服务器端对数据、请求进行分析和处理,并对系统故障进行预测及报警;客户端将电梯状态监测、故障诊断、维修保养管理、人员管理、零部件管理、运行维护、系统配置等功能进行了有机整合。其次,针对现有电梯远程监控系统缺乏自学习和诊断功能、故障修理采用传统人工方式的不足,本文首次将神经网络模型引入到监控系统软件中,有效解决了电梯的故障发现、故障报警和排除不及时的关键问题,实现了电梯监控由被动管理向主动管理的转变。最后,对电梯远程监控软件系统进行了测试,其安全性和可靠性得到验证。