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一种基于大数据学习的电梯故障预测方法
| 专利名称： | 一种基于大数据学习的电梯故障预测方法 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于大数据学习的电梯故障预测方法，结合复杂装备运行大数据的特点与机器学习理论，提出了基于电梯实际运行时通过传感器获得的大数据对电梯的故障进行预测及诊断方法，包括电梯运行特征大数据与运行原因的关联，基于大数据分析的复杂装备运行故障特征提取及基于数据学习的电梯运行故障预测3个方面。本发明对大数据进行降噪处理，得到更多有效的数据；对电梯运行参数进行分析，获取特征参数；建立深度神经网络预测模型，使故障预测更加精准。 |
| 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： | 王大志;颜培轮;刘斌;顾正龙 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811246445.2 |
| 公开号： | CN109110608A |
| 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;B;B66;B66B;B66B5 |
| 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： | 1.一种基于大数据学习的电梯故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取电梯运行的历史大数据；步骤2：对大数据分析电梯运行故障特征提取，将其作为训练样本；步骤3：依据电梯运行特征参数与电梯运行故障原因的对应关系，建立基于深度卷积神经网络的电梯运行故障预测模型；步骤4：在电梯运行过程中，实时的获取电梯运行大数据，并做故障特征信息提取，利用深度卷积神经网络预测模型，做出故障的预测。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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