本發(fā)明屬于電梯維修模擬，更具體地，涉及一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、虛擬現(xiàn)實（vr）技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，成為科技領(lǐng)域一個備受關(guān)注的方向。以下是關(guān)于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的一些主要方面的綜述：

2、硬件設(shè)備：

3、頭戴式顯示器（hmd）：?頭戴式vr設(shè)備是最為人熟知的虛擬現(xiàn)實硬件。例如，oculusrift、htc?vive、playstation?vr、valveindex等提供高質(zhì)量的視覺和音頻體驗。

4、手部追蹤控制器：為了增加用戶與虛擬環(huán)境的交互性，手部追蹤設(shè)備如oculustouch、valve?knuckles等允許用戶在虛擬世界中操作和交互。

5、虛擬現(xiàn)實內(nèi)容：

6、游戲與娛樂：vr已經(jīng)在游戲和娛樂領(lǐng)域取得了巨大成功，提供了更加沉浸式的體驗。有許多獨立開發(fā)者和大型游戲公司為vr平臺開發(fā)游戲和應(yīng)用。

7、教育與培訓(xùn)：vr被廣泛用于教育和培訓(xùn)，提供模擬體驗，如虛擬實驗室、職業(yè)培訓(xùn)、語言學(xué)習(xí)等。

8、但是現(xiàn)有技術(shù)中并沒有一種技術(shù)方案能夠?qū)﹄娞菥S修場景進(jìn)行模擬，并通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)進(jìn)行展示，從而對維修人員進(jìn)行培訓(xùn)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，包括：

2、對電梯進(jìn)行三維建模，生成電梯的三維模型，將所述電梯的三維模型通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)映射在vr設(shè)備上；

3、獲取電梯的維修信息，設(shè)置電梯故障解決指數(shù)模型，并根據(jù)所述維修信息計算能夠解決電梯故障的電梯恢復(fù)指數(shù)，其中，所述維修信息包括：每個故障模式的電梯維修速度、每個故障模式的電梯維修的平均持續(xù)時間和維修人員的維修效率；

4、設(shè)置電梯故障指數(shù)模型，計算電梯處于故障狀態(tài)的故障指數(shù)，將所述電梯恢復(fù)指數(shù)和所述故障指數(shù)按照時間周期在vr設(shè)備上進(jìn)行顯示，其中，當(dāng)電梯恢復(fù)指數(shù)超過恢復(fù)閾值時，則電梯從故障中恢復(fù)，當(dāng)所述故障指數(shù)超過故障閾值時，則電梯處于故障狀態(tài)。

5、進(jìn)一步的，所述電梯故障解決指數(shù)模型包括：

6、，

7、其中，為在時間時能夠解決電梯故障的電梯恢復(fù)指數(shù)，為維修的次數(shù)，為每個故障模式的電梯維修速度，為每個故障模式的電梯維修的平均持續(xù)時間，為第個維修人員的在維修每個故障模式時的維修效率。

8、進(jìn)一步的，所述電梯故障指數(shù)模型包括：

9、，

10、其中，為在時間時電梯處于故障狀態(tài)的故障指數(shù)，為電梯的故障模式數(shù)量，為第個故障模式的初始故障率，為第個故障模式受環(huán)境因素的影響因子，為第個故障模式的再次發(fā)生故障的概率。

11、進(jìn)一步的，所述第個故障模式受環(huán)境因素的影響因子包括：

12、，

13、其中，為第個溫度因素影響因子，為第個濕度因素影響因子，為第個樓層高度影響因子。

14、進(jìn)一步的，所述第個溫度因素影響因子、所述第個濕度因素影響因子和所述第個樓層高度影響因子分別包括：

15、，

16、，

17、，

18、其中，為第個測量溫度，為電梯運行的最佳溫度，為溫度調(diào)整因子，為第個測量濕度，為電梯運行的最佳濕度，為濕度調(diào)整因子，為第個樓層高度，為電梯運行的最佳樓層高度，為樓層高度調(diào)整因子。

19、本發(fā)明還提出一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)，包括：

20、建模模塊，用于對電梯進(jìn)行三維建模，生成電梯的三維模型，將所述電梯的三維模型通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)映射在vr設(shè)備上；

21、獲取數(shù)據(jù)模塊，用于獲取電梯的維修信息，設(shè)置電梯故障解決指數(shù)模型，并根據(jù)所述維修信息計算能夠解決電梯故障的電梯恢復(fù)指數(shù)，其中，所述維修信息包括：每個故障模式的電梯維修速度、每個故障模式的電梯維修的平均持續(xù)時間和維修人員的維修效率；

22、顯示模塊，用于設(shè)置電梯故障指數(shù)模型，計算電梯處于故障狀態(tài)的故障指數(shù)，將所述電梯恢復(fù)指數(shù)和所述故障指數(shù)按照時間周期在vr設(shè)備上進(jìn)行顯示，其中，當(dāng)電梯恢復(fù)指數(shù)超過恢復(fù)閾值時，則電梯從故障中恢復(fù)，當(dāng)所述故障指數(shù)超過故障閾值時，則電梯處于故障狀態(tài)。

23、進(jìn)一步的，所述電梯故障解決指數(shù)模型包括：

24、，

25、其中，為在時間時能夠解決電梯故障的電梯恢復(fù)指數(shù)，為維修的次數(shù)，為每個故障模式的電梯維修速度，為每個故障模式的電梯維修的平均持續(xù)時間，為第個維修人員的在維修每個故障模式時的維修效率。

26、進(jìn)一步的，所述電梯故障指數(shù)模型包括：

27、，

28、其中，為在時間時電梯處于故障狀態(tài)的故障指數(shù)，為電梯的故障模式數(shù)量，為第個故障模式的初始故障率，為第個故障模式受環(huán)境因素的影響因子，為第個故障模式的再次發(fā)生故障的概率。

29、進(jìn)一步的，所述第個故障模式受環(huán)境因素的影響因子包括：

30、，

31、其中，為第個溫度因素影響因子，為第個濕度因素影響因子，為第個樓層高度影響因子。

32、進(jìn)一步的，所述第個溫度因素影響因子、所述第個濕度因素影響因子和所述第個樓層高度影響因子分別包括：

33、，

34、，

35、，

36、其中，為第個測量溫度，為電梯運行的最佳溫度，為溫度調(diào)整因子，為第個測量濕度，為電梯運行的最佳濕度，為濕度調(diào)整因子，為第個樓層高度，為電梯運行的最佳樓層高度，為樓層高度調(diào)整因子。

37、通過本發(fā)明所構(gòu)思的以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下有益效果：

38、本發(fā)明對電梯進(jìn)行三維建模，生成電梯的三維模型，將所述電梯的三維模型通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)映射在vr設(shè)備上；獲取電梯的維修信息，設(shè)置電梯故障解決指數(shù)模型，并根據(jù)所述維修信息計算能夠解決電梯故障的電梯恢復(fù)指數(shù)，其中，所述維修信息包括：每個故障模式的電梯維修速度、每個故障模式的電梯維修的平均持續(xù)時間和維修人員的維修效率；設(shè)置電梯故障指數(shù)模型，計算電梯處于故障狀態(tài)的故障指數(shù)，將所述電梯恢復(fù)指數(shù)和所述故障指數(shù)按照時間周期在vr設(shè)備上進(jìn)行顯示，其中，當(dāng)電梯恢復(fù)指數(shù)超過恢復(fù)閾值時，則電梯從故障中恢復(fù)，當(dāng)所述故障指數(shù)超過故障閾值時，則電梯處于故障狀態(tài)。本發(fā)明通過以上技術(shù)方案，能夠通過vr設(shè)備將電梯的三維建模顯示出來，同時能夠顯示電梯的維修情況，為維修人員提供幫助。

技術(shù)特征：

1.一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，其特征在于，所述電梯故障解決指數(shù)模型包括：

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，其特征在于，所述電梯故障指數(shù)模型包括：

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，其特征在于，所述第個故障模式受環(huán)境因素的影響因子包括：

5.如權(quán)利要求4所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，其特征在于，所述第個溫度因素影響因子、所述第個濕度因素影響因子和所述第個樓層高度影響因子分別包括：

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，其特征在于，當(dāng)電梯恢復(fù)指數(shù)超過恢復(fù)閾值時，則電梯從故障中恢復(fù)。

7.如權(quán)利要求1所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法，其特征在于，當(dāng)所述故障指數(shù)超過故障閾值時，則電梯處于故障狀態(tài)，并進(jìn)行告警，提示用戶進(jìn)行檢修。

8.一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.如權(quán)利要求8所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述電梯故障解決指數(shù)模型包括：

10.如權(quán)利要求8所述的一種基于vr的電梯故障遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述電梯故障指數(shù)模型包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種基于VR的電梯故障遠(yuǎn)程診斷方法及系統(tǒng)，該方法包括：對電梯進(jìn)行三維建模，生成電梯的三維模型，將電梯的三維模型通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)映射在VR設(shè)備上；獲取電梯的維修信息，設(shè)置電梯故障解決指數(shù)模型，計算能夠解決電梯故障的電梯恢復(fù)指數(shù)，其中，維修信息包括：每個故障模式的電梯維修速度、每個故障模式的電梯維修的平均持續(xù)時間和維修人員的維修效率；設(shè)置電梯故障解決指數(shù)模型，并根據(jù)維修信息計算能夠解決電梯故障的電梯恢復(fù)指數(shù)，同時，設(shè)置電梯故障指數(shù)模型，計算電梯處于故障狀態(tài)的故障指數(shù)，將電梯恢復(fù)指數(shù)和故障指數(shù)按照時間周期在VR設(shè)備上進(jìn)行顯示。

技術(shù)研發(fā)人員：徐亮,金濤,王海青,潘東,董浩明,陳維壁,楊帆,胡順,雷曉穎
受保護(hù)的技術(shù)使用者：武漢市特種設(shè)備監(jiān)督檢驗所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23