[发明专利]一种基于大数据学习的电梯故障预测方法在审
| 申请号： | 201811246445.2 | 申请日： | 2018-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN109110608A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 王大志;颜培轮;刘斌;顾正龙 | 申请（专利权）人： | 歌拉瑞电梯股份有限公司 |
| 主分类号： | B66B5/00 | 分类号： | B66B5/00 |
| 代理公司： | 苏州智品专利代理事务所(普通合伙) 32345 | 代理人： | 吕明霞 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 大数据 电梯故障 电梯运行 复杂装备 故障预测 预测 电梯 神经网络预测模型 电梯运行参数 机器学习 降噪处理 数据学习 特征参数 特征提取 运行故障 运行时 传感器 分析 关联 诊断 学习 | ||
【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。
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