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一种基于Elman神经网络的电梯抱闸故障预警方法
| 专利名称： | 一种基于Elman神经网络的电梯抱闸故障预警方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于Elman神经网络的电梯抱闸故障预警方法，包括以下步骤：首先通过检测设备采集电梯运行过程中抱闸运行的主要时序数据，建立数据库；然后，基于Elman神经网络建立信号预测模型，并由此构建电梯抱闸故障预警系统；经过训练和调试后，可以使用其对电梯抱闸运行主要时序信号数据的变化进行监测，当预警系统预测接下来的电流时序信号会发生较大变化时，根据电梯抱闸故障阈值发出预警，避免故障发生造成危害。本发明能够通过实时监测电梯抱闸运行时序信号数据，对可能即将发生的故障进行预警，对于提前对故障进行维修以及避免人民群众的生命安全受到故障电梯的损害具有很大的意义。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 歌拉瑞电梯股份有限公司 |
| 发明人： | 张夏;宁棉福;刘斌 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201811097342.4 |
| 公开号： | CN108892014A |
| 代理机构： | 苏州智品专利代理事务所(普通合伙) 32345 |
| 代理人： | 吕明霞 |
| 分类号： | B66B5/00(2006.01)I;B66B5/02(2006.01)I;B66B3/00(2006.01)I;B;B66;B66B;B66B5;B66B3;B66B5/00;B66B5/02;B66B3/00 |
| 申请人地址： | 215000 江苏省苏州市高新区浒墅关镇浒青路9号 |
| 主权项： | 1.一种基于Elman神经网络的电梯抱闸故障预警方法，其特征在于：包括以下步骤：A、使用检测装置采集电梯抱闸运行的主要信号数据，建立包含抱闸正常和故障状态对应的特征信号的数据库；B、基于Elman神经网络建立信号预测模型，并由此构建电梯抱闸故障预警系统；C、利用电梯抱闸故障预警系统对电梯抱闸运行主要信号数据的变化进行监测，对于故障进行预警。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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