一种实现多目标电梯异常状态实时监测的系统及方法与流程

本发明涉及大数据应用技术领域，具体提供一种实现多目标电梯异常状态实时监测的系统及方法。

背景技术：

随着市场经济的发展、城市规模的不断扩大，房地产业迅速崛起,电梯作为一种出入高层建筑的必备承载工具，已经逐渐成为住宅、酒店、商场、写字楼等高层建筑物不可或缺的一部分。然而随着电梯使用量的迅速增长,电梯维护和监管力度的不到位，导致电梯安全事故时有发生，严重影响到居民的生活水平和质量。因此，实现电梯运行状态24小时实时监控和告警上报已成为各级监管部门急需解决的问题。

目前已经进入到大数据时代，数据已经从传统的数据库变成了“海量的数据”，传统的数据库中的数据仅仅是作为处理对象，而大数据平台的数据是要作为一种资源，从“海量数据”中分析出异常状态、告警阈值等等。大数据的出现颠覆了传统的数据处理思维，在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都带来了巨大的改革。

在商业、互联网和工业等领域正在应用大数据技术，而大数据在电梯远程监控中也有所运用，目前监管部门多数通过电梯定检监察等手段定期获取电梯有限的运行状态信息，且各电梯维保企业对于部分具备信息采集能力的电梯的安全信息管理各自采用自己的机制，无法做到集中管理。故障管理过分依靠人力，维修人员无法实时获取电梯故障确切信息，导致处理时间过长等问题。

技术实现要素：

本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种能够做到海量数据的集中存储，毫秒级别延迟的处理，提升电梯状态数据监测的吞吐量的同时将延迟降到毫秒级别的实现多目标电梯异常状态实时监测的系统。

本发明进一步的技术任务是提供一种实现多目标电梯异常状态实时监测的方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种实现多目标电梯异常状态实时监测的系统，该系统基于flink流式计算框架，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、数据可视化模块和告警模块，数据采集模块用于采集电梯运行状态信息数据，数据传输模块与数据采集模块相连接，获取数据采集模块采集的信息数据，并将获取的数据信息传输给数据处理模块，数据处理模块将分析后的结果数据发送至数据可视化模块，同时将异常数据发送至告警模块。

该实现多目标电梯异常状态实时监测的系统的工作流程为：数据采集模块采集电梯运行状态信息数据，并将信息数据发送给数据传输模块；数据传输模块将获取的电梯运行状态信息数据利用网络协议传给kafka分布式消息处理组件，同时发送给hdfs备份；kafka分布式消息处理组件将信息数据发送给数据处理模块，对信息数据进行实时分析处理；数据处理模块将分析后的结果数据发送到数据可视化模块，同时将异常数据发送到告警模块；告警模块根据配置的告警规则将告警信息第一时间通知到相关处理人员进行处理。

作为优选，该实现多目标电梯异常状态实时监测的系统还包括hdfs和kafka，hdfs和kafka分别与数据传输模块相连接，数据传输模块利用网络协议将信息数据传给kafka分布式消息处理组件，同时发送给hdfs。

作为优选，数据采集模块采集的信息数据包括电梯位置、运行方向、承重、速度和加速度。

作为优选，数据传输模块通过订阅kafka的主题消息，实时获取数据。

作为优选，数据处理模块将获取的数据提交到资源调度组件yarn上管理的flink集群对数据进行实时分析处理。

一种实现多目标电梯异常状态实时监测的方法，包括以下步骤：

s1、数据采集模块采集电梯运行状态信息数据，并将信息数据发送给数据传输模块；

s2、数据传输模块将获取的电梯运行状态信息数据利用网络协议传给kafka分布式消息处理组件，同时发送给hdfs备份；

s3、kafka分布式消息处理组件将信息数据发送给数据处理模块，对信息数据进行实时分析处理；

s4、数据处理模块将分析后的结果数据发送到数据可视化模块，同时将异常数据发送到告警模块；

s5、告警模块根据配置的告警规则将告警信息通知到处理人员。

作为优选，所述数据采集模块采集的信息数据包括电梯位置、运行方向、承重、速度和加速度。

作为优选，数据传输模块通过订阅kafka的主题消息，实时获取数据。

作为优选，数据处理模块将获取的数据提交到资源调度组件yarn上管理的flink集群对数据进行实时分析处理。

与现有技术相比，本发明的实现多目标电梯异常状态实时监测的方法具有以下突出的有益效果：该实现多目标电梯异常状态实时监测的方法能够做到对多不电梯的海量数据进行集中监管，毫秒级别延迟的处理，提升电梯状态数据监测的吞吐量的同时将延迟降到毫秒级别，具有良好的推广应用价值。

附图说明

图1是本发明所述实现多目标电梯异常状态实时监测的方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例，对本发明的实现多目标电梯异常状态实时监测的系统及方法作进一步详细说明。

实施例

如图1所示，本发明的实现多目标电梯异常状态实时监测的系统，该系统基于flink流式计算框架，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、数据可视化模块、告警模块、hdfs和kafka。

数据采集模块用于采集电梯运行状态信息数据，数据采集模块采集的信息数据包括电梯位置、运行方向、承重、速度和加速度。

数据传输模块与数据采集模块相连接，获取数据采集模块采集的信息数据，并将获取的数据信息传输给数据处理模块。数据传输模块通过订阅kafka的主题消息，实时获取数据。

hdfs和kafka分别与数据传输模块相连接，数据传输模块利用网络协议将信息数据传给kafka分布式消息处理组件，同时发送给hdfs。

数据处理模块将分析后的结果数据发送至数据可视化模块，同时将异常数据发送至告警模块。

数据处理模块将获取的数据提交到资源调度组件yarn上管理的flink集群对数据进行实时分析处理。

该实现多目标电梯异常状态实时监测的系统的工作流程为：数据采集模块采集电梯运行状态信息数据，并将信息数据发送给数据传输模块；数据传输模块将获取的电梯运行状态信息数据利用网络协议传给kafka分布式消息处理组件，同时发送给hdfs备份；kafka分布式消息处理组件将信息数据发送给数据处理模块，对信息数据进行实时分析处理；数据处理模块将分析后的结果数据发送到数据可视化模块，同时将异常数据发送到告警模块；告警模块根据配置的告警规则将告警信息第一时间通知到相关处理人员进行处理。

本发明的实现多目标电梯异常状态实时监测的方法，包括以下步骤：

s1、数据采集模块采集电梯运行状态信息数据，并将信息数据发送给数据传输模块。

数据采集模块采集的信息数据包括电梯位置、运行方向、承重、速度和加速度。

s2、数据传输模块将获取的电梯运行状态信息数据利用网络协议传给kafka分布式消息处理组件，同时发送给hdfs备份。

数据传输模块通过订阅kafka的主题消息，实时获取数据。

s3、kafka分布式消息处理组件将信息数据发送给数据处理模块，对信息数据进行实时分析处理。

s4、数据处理模块将分析后的结果数据发送到数据可视化模块，同时将异常数据发送到告警模块。

数据处理模块将获取的数据提交到资源调度组件yarn上管理的flink集群对数据进行实时分析处理。

s5、告警模块根据配置的告警规则将告警信息通知到处理人员。以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。