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龙图腾网获悉聊城市特种设备检验研究院申请的专利一种基于改进孤立森林算法的关键部件热异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120196985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510249690.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于改进孤立森林算法的关键部件热异常检测方法是由张兴伟;蒲洪涛;王磊设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进孤立森林算法的关键部件热异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习故障预测领域，尤其涉及一种基于改进孤立森林算法的关键部件热异常检测方法。首先在电梯关键部件如牵引机、制动系统等表面部署温度传感器和热像仪采集数据。接着采用改进动态卷积核结合强化学习实现数据融合，通过构建环境、设计奖励函数确定卷积核参数，再用基于注意力的加权融合方式整合特征。然后利用改进孤立森林算法建模训练，改进自适应分割策略和多粒度路径长度聚合评估。建模后进行散热建模与动态阈值校准，注入带有散热噪声的对抗样本。最后用训练好的模型检测异常。该方法能充分利用多源数据，精准提取特征，适应电梯运行状态变化，提升热异常检测的准确性和及时性，保障电梯安全运行。

本发明授权一种基于改进孤立森林算法的关键部件热异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进孤立森林算法的关键部件热异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、首先在电梯关键部件表面部署温度传感器，热像仪； S2、采用改进动态卷积核实现数据的融合； S3、使用改进孤立森林算法进行建模，并使用原始数据进行模型的训练，所述孤立森林的改进分别为改进自适应分割策略和进行多粒度路径长度聚合的评估； S4、最后使用训练好的模型对电梯关键部件温度数据进行异常检测； 所述步骤S2采用改进动态卷积核实现数据的融合的具体实现方式为： S21、将采集到的温度数据按照时间顺序排序T＝[T1,T2,...Tn]，热像仪采集到的热图像记为I＝[I1,I2,...Im]，其中n为时间序列的长度，m为热图像的帧数，对热图像进行归一化处理； S22、接着进行动态卷积核的强化学习环境构建，将当前处理的温度数据片段和热图像帧作为状态St，动作at代表动态卷积核的参数； S23、设计奖励函数，奖励函数定义为： 其中α1，α2，α3，α4为权重系数，CPat，CAVt,Lt,F分别为准确率、特征多样性度量、动作对应的卷积核的复杂度以及电梯关键部件的运行状态； S24、接着进行强化学习训练，学会在不同状态下选择最优的动态卷积核参数； S25、在每个时间步t，根据学习到的动作确定卷积核参数对于温度数据和热图像数据特征提取； S26、最后将提取到的数据特征进行融合。

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