城镇化率的提升伴随着电梯行业的发展与电梯设备的普及。随着电梯保有量向着千万级别靠近，电梯的安全事故发生频率在技术日渐成熟的今日依然难以下降。因此，开发一套适用于多种电梯的运行状态监测平台是必要的。

目前，电梯运行状态监测系统主要在电梯公司内部使用，难以兼容其他品牌的新式电梯或是数量庞大的老旧电梯。而商业化的检测设备体积巨大、价格昂贵，最主要的是只能离线非实时检测，无法做到及时发现故障并报警。本项目利用JY901S采集的加速度、角速度、四元数、地磁场等数据，开发了一套低成本的基于多传感器融合的电梯监测平台。通过融合低成本的MEMS传感器（型号：JY901S）数据，实现多维度、低延迟、较高精度的电梯运行速度和振动监测。

1.  电梯轿厢速度分析。针对电梯速度测算领域存在的实时性问题，拟采用神经网络法或参数优化的积分法，在MEMS九轴传感器采集数据的基础上，以EVA电梯分析仪得到的速度数据为目标，实现精度较高、成本更低、实时性更好的速度解算，并在此基础上进行电梯异常速度的报警策略研究。

2. 电梯轿厢振动分类。针对电梯振动状况监测的问题，拟采用神经网络法或传统的傅里叶变换法，在MEMS九轴传感器采集数据的基础上，对电梯运行过程中的振动进行准确率较高的振动状况判别，并以此为基础实现对电梯异常状况的问题大致诊断。

3. 监测平台开发。完成一套包含硬件和软件的监测系统。硬件采集到电梯运行中各项数据后传输至存储模块，经（1）（2）项任务的处理后获得精确结果。为平台设计用户交互界面，具备实时显示需要的内容以及部分用户自定义操作的功能。

1.  采用自适应参数优化算法实现了对电梯运行速度的实时解算，平均绝对速度误差控制在0.008m/s内;

2. 结合实时运行速度，提出了基于范围检测的电梯异常运行报警策略;

3. 采用深度残差收缩网络模型z实现了对电梯振动的分析，将电梯振动进行三分类，验证集准确率收敛在99%以上;

4. 通过对电梯故障进行总结，将三种振动类型与电梯运行状态对应起来，将功能延伸到故障诊断领域；

5. 开发监测系统主程序和可交互的系统界面。