[发明专利]基于故障神经元电梯事故辅助分析方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集数据：采集电梯事故案例；

数据预处理：对电梯事故案例进行数据预处理，得到每个所述电梯事故案例中的事故电梯信息、勘察要素、事故关键要素；

数据分类：基于电梯事故案例的事故关键要素，将电梯事故案例进行分类；

构建故障树：基于电梯事故案例的事故关键要素以及电梯事故案例分类结果，构建不同类别的故障树；

训练故障树：使用分类后的电梯事故案例，分别针对对应类别的故障树进行训练，得到每个故障树每个节点的权值和偏差；

目标案件分类：将目标案件进行分类得到目标案件的类别，进而选择对应类别的故障树；

获取目标案件对应的事故案例：将目标案件的勘察要素输入对应类别的故障树中，得到最小事故神经元最大权值对应的事故案例和最小事故神经元对应的事故关键要素。

2.根据权利要求1所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，依据所获得的事故案例和最小事故神经元对应的事故关键要素，结合事故电梯信息，得到目标案件的调查方案及导致事故的关键要素。

3.根据权利要求1所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，所述事故电梯信息包括电梯品牌、对应品牌电梯的综合质量、电梯使用年限，所述勘察要素包括事发时电梯状况、事发部位、人员所处位置。

4.根据权利要求1所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，使用主成分分析法进行数据预处理，对数据进行降维及特征提取。

5.根据权利要求1所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，使用支持向量机将电梯事故案例进行分类，具体分为“设备不安全状态”“人的不规范行为”“电梯安全管理不到位”三种类别；

对于目标案件，同样使用支持向量机进行分类，获取目标案件的类别。

6.根据权利要求1所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，使用反向瀑布式分解理论分类构建不同类别的故障树。

7.根据权利要求1所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，对故障树进行训练的方法包括神经网络算法和模糊加权关联规则挖掘方法。

8.根据权利要求1所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法，其特征在于，使用递归算法得到最小事故神经元最大权值对应的事故案例和最小事故神经元对应的事故关键要素；所述得到的最小事故神经元为一个或多个，进而对应的事故案例为一个或多个。

9.一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析系统，其特征在于，包括：

数据采集模块、用于采集电梯事故案例；

数据预处理模块、用于对电梯事故案例进行数据预处理，得到每个所述电梯事故案例中的事故电梯信息、勘察要素、事故关键要素；

数据分类模块、用于基于电梯事故案例的事故关键要素，将电梯事故案例进行分类；

故障树构建模块、用于基于电梯事故案例的事故关键要素以及电梯事故案例分类结果，构建不同类别的故障树；

故障树训练模块、用于使用分类后的电梯事故案例，分别针对对应类别的故障树进行训练，得到每个故障树每个节点的权值和偏差；

目标案件分类模块、用于将目标案件进行分类得到目标案件的类别，进而选择对应类别的故障树；

事故案例获取模块、用于将目标案件的勘察要素输入对应类别的故障树中，得到最小事故神经元最大权值对应的事故案例和最小事故神经元对应的事故关键要素。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任意一项所述的一种基于故障神经元的电梯事故辅助分析方法的步骤。