TCEA 7029.1-2024 人工智能技术在电梯、自动扶梯和自动人行道的应用-第1部分：自动扶

本文将聚焦于TCEA 7029.1-2024与旧版标准在“故障诊断与预测性维护”方面的差异，并详细解析新版标准中关于这一部分的具体要求及其实现方法。

相较于旧版标准，新版TCEA 7029.1-2024在故障诊断与预测性维护方面提出了更为严格且具体的要求。旧版标准更多地停留在理论层面，强调了故障诊断的重要性，但缺乏实际操作指导。而新版标准则明确了故障诊断系统的构成要素，包括传感器数据采集、数据分析模型以及维护策略制定等环节的具体要求。

根据新版标准的规定，自动扶梯的故障诊断系统应当具备实时监测功能，能够持续收集设备运行过程中的各种参数信息，如温度、振动频率、电流强度等。这些数据需通过专用的数据采集装置获取，并传输至中央处理单元进行分析。此外，对于数据分析模型的选择也有了明确规定，推荐使用机器学习算法来构建预测模型，以便更准确地识别潜在故障模式并提前发出预警信号。

在实施预测性维护时，企业需要建立完善的维护计划体系，确保一旦检测到异常情况可以迅速采取行动。这不仅涉及到硬件设施的定期检查更换，还包括软件系统的更新升级工作。同时，还应加强对维修人员的专业培训，提高他们对新技术的理解应用能力，从而保障整个维护流程的有效执行。

综上所述，新版TCEA 7029.1-2024通过对故障诊断与预测性维护提出更加细化的标准要求，促使相关行业提升技术水平和服务质量，为公众提供更加安全可靠的乘梯体验。企业应当积极响应这些变化，在日常运营中积极采纳先进理念和技术手段，以适应不断发展的市场需求。