[发明专利]用于预判故障的电梯智能维保预测方法及系统在审
| 申请号： | 201811307373.8 | 申请日： | 2018-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN109179133A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 周芷萱;张方舟;徐江;王学宇;吴晓宇 | 申请（专利权）人： | 常熟理工学院 |
| 主分类号： | B66B5/02 | 分类号： | B66B5/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 黄杭飞 |
| 地址： | 215500 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 隐含层 神经网络 预判 电梯 非线性动态系统 神经元 读取 双曲正切函数 神经元输出 智能 电梯数据 迭代终止 故障预测 均值聚类 实时系统 输出结果 输入空间 网络结构 网络中心 系统阶数 线性加权 学习数据 第三层 第一层 电梯门 输出层 输入层 顺序性 再分配 自组织 预测 学习 样本 放大 观测 输出 网络 | ||
1.一种用于预判故障的电梯智能维保预测方法，其特征在于：在读取到深度学习数据后，使用采用RBF神经网络的自组织学习实现电梯门的实时系统故障预测：
第一层输入层假设输入观测电梯数据样本为x1,x2,…,xn,该放大的网络中心可以变化，将通过对神经网络资源的再分配，用K-均值聚类法学习使得RBF的隐含层神经元中心位于输入空间重要的区域；并给定η和α的取值及迭代终止精度ε的值；
第二层隐含层用采用双曲正切函数,网络把系统的动态直接包含于网络结构之中,无需了解系统阶数,就能学习非线性动态系统；
第三层输出层，对隐含层神经元输出的信息进行线性加权后输出，作为整个神经网络的输出结果。
2.根据权利要求1所述的用于预判故障的电梯智能维保预测方法，其特征在于：采用均方误差作为训练的目标函数此算法在共扼梯度算法基础上作进一步间插全局收敛。
3.根据权利要求2所述的用于预判故障的电梯智能维保预测方法，其特征在于：使用Fi-bonacci方法线性搜索确定,神经网络的激活函数采用双曲正切函数。
4.一种用于预判故障的电梯智能维保预测系统，其特征在于：在读取到深度学习数据后，使用采用RBF神经网络的自组织学习选取来实现电梯门的实时系统故障预测：
第一层输入层假设输入观测电梯数据样本为x1,x2,…,xn,该放大的网络中心可以变化，将通过对神经网络资源的再分配，用K-均值聚类法学习使得RBF的隐含层神经元中心位于输入空间重要的区域；并给定η和α的取值及迭代终止精度ε的值；
第二层隐含层用采用双曲正切函数,网络把系统的动态直接包含于网络结构之中,无需了解系统阶数,就能学习非线性动态系统；
第三层输出层，对隐含层神经元输出的信息进行线性加权后输出，作为整个神经网络的输出结果。
5.根据权利要求4所述的用于预判故障的电梯智能维保预测系统，其特征在于：还包括采用均方误差作为训练的目标函数模块，此算法在共扼梯度算法基础上作进一步间插全局收敛。
6.根据权利要求4所述的用于预判故障的电梯智能维保预测系统，其特征在于：还包括使用Fi-bonacci方法线性搜索确定,神经网络的激活函数采用双曲正切函数模块。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于常熟理工学院，未经常熟理工学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811307373.8/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：垂直升降电梯和逃生舱转换装置及其使用方法
- 下一篇：一种电梯停留防下落装置
