在现代化建设不断发展的背景下,电梯系统的安全问题得到人们的进一步重视。电梯制动器作为保障电梯安全可靠工作的关键组成部分,如何对其进行有效的物理参数监测和故障报警是研究的热点。本文从影响电梯制动器运行的特征物理参数出发,针对现有监控系统在系统可靠性、安全性和故障预警等方面的不足,设计并研究了一套基于无监督深度迁移学习的功能安全系统,该系统可以对电梯制动器进行温度、噪音、电信号、编码器信号、微动开关信号实时监测并实现对电梯制动器随机故障判断和制动失效的故障预警。本文的主要工作和成果如下:（1）本章针对电梯制动器失效模式分析和安全回路分析,得到了电梯制动器监控系统的功能设计,并基于PESSRAL安全要求规范提出了针对本硬件系统设计的可靠性设计要求。根据功能和可靠性设计需求,将监控系统拆分为传感器子系统、逻辑子系统、最终元件子系统三个部分,完成了硬件系统的整体框架设计与模块化设计。最后,根据IEC61508提出的硬件随机失效分析方法对硬件系统进行了自下而上的功能安全分析验证,证明了其符合第二级硬件安全完整性的设计指标,可以达到功能安全要求。（2）本文提出了一种基于无监督深度迁移学习算法用于电梯制动器制动力衰退的故障预测。算法借助长短期记忆网络自编码器检测异常值的特性提取原始数据特征,并将得到的特征序列通过人工神经网络进行回归预测。进行迁移学习时,通过引入最大平均差异误差的方法实现真实数据和仿真数据在特征空间的对齐。试验结果表明,该算法通过将电梯制动器间隙、制动噪音、制动距离和加速度作为输入,并结合仿真数据进行训练,可以对真实环境下电梯制动器剩余生命周期预测值的均方误差仅有0.0016,比无迁移学习的情况降低了59%,提高了对真实工作下电梯制动器故障预测的精度。（3）本文根据电梯制动器监控系统的功能需求和可靠性需求,对软件进行了模块化设计,并将嵌入式系统采集得到的物理参数和计算结果汇总到云服务器上,同时根据新的物理参数数据更新特征数据库,为电梯制动器的精确预警和后续研究提供了新的数据保证。最后,通过故障插入试验的方法,证明了监控系统的可靠性。（4）针对电梯制动器监控系统的测试,设计了一套电梯制动器测试平台并进行了实验验证。该平台通过设定转矩加载和触发速度以及试验间隔来模拟并加速电梯制动器制动衰退过程。实验中监控系统对多组电梯制动器进行了全生命周期的数据采集和故障预警,并最终均达到了优异的预测结果。最后,通过电梯制动器随机故障插入的方法验证了监控系统的实时性和可靠性。