一种基于AI算力分析、RUL预测和大数据优化的电梯无载荷监测方法

本发明涉及电梯运行安全监测技术领域，且公开了一种基于AI算力分析、RUL预测和大数据优化的电梯无载荷监测方法，包括以下步骤：S1、系统初始化步骤；S2、数据采集步骤；S3、算力分析步骤；S4、AI推理与RUL预测步骤；S5、监测周期预测步骤；S6、无载荷试验执行步骤；S7、分值计算与优化步骤；S8、数据上传与大数据优化步骤；S9、人工干预步骤。该基于AI算力分析、RUL预测和大数据优化的电梯无载荷监测方法，通过设置动态算力分配机制和边缘计算RTOS操作系统，实现了自适应资源调度，具体地，根据边缘设备的空闲算力(如空闲算力大于50％时选择高精度AI模型，否则选择轻量化模型)，结合RTOS内核层的任务优先级调度，确保实时性需求。