[发明专利]一种基于稀疏去噪自编码的电梯运行异常检测方法有效
| 申请号： | 201910806149.1 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110550518B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 程建;黄欣;蒋林枫;李灿;曹政 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | B66B5/00 | 分类号： | B66B5/00;G01H17/00;G01M99/00 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘凤玲 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于稀疏去噪自编码的电梯运行异常检测方法，包括：分别获取电梯正常和异常振动的时域波形；根据正常和异常振动的时域波形得到正常和异常振动的频域波形；根据时域和频域波形制作训练集和测试集；采用单层稀疏去噪自编码对训练集进行学习，得到第一神经网络；采用层叠稀疏去噪自编码以及BP算法对第一神经网络进行调整，得到第二神经网络；采用测试集对第二神经网络进行测试，得到各样本的时域重构误差和频域重构误差，从而得到融合重构误差序列；将融合重构误差序列的中值设为区分正常和异常数据的阈值；利用阈值和第二神经网络判断待检测信号是否异常。本发明能够解决异常样本过少的问题，提高异常检测的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 编码 电梯 运行 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏去噪自编码的电梯运行异常检测方法，其特征在于，包括：/n分别获取电梯正常振动和异常振动的时域波形；/n分别对所述正常振动和异常振动的时域波形进行频谱分析，得到电梯正常振动和异常振动的频域波形；/n根据所述时域波形和频域波形制作训练集和测试集；/n采用单层稀疏去噪自编码对所述训练集进行学习，得到第一神经网络；/n采用层叠稀疏去噪自编码以及BP算法对所述第一神经网络进行调整，得到第二神经网络；/n采用测试集对所述第二神经网络进行测试，得到测试集中各样本的时域重构误差和频域重构误差；/n根据所述时域重构误差和频域重构误差得到融合重构误差序列；/n将所述融合重构误差序列的中值设为区分正常数据和异常数据的阈值；/n利用所述阈值和第二神经网络判断待检测信号是否异常。/n
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