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龙图腾网获悉日立楼宇技术(广州)有限公司申请的专利故障检测模型的训练及其故障检测方法、设备及存储介质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：CN119429888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411808963.4，技术领域涉及：B66B1/34；该发明授权故障检测模型的训练及其故障检测方法、设备及存储介质是由姜峰;李文海;江荣钿;刘贤钊;唐其伟设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障检测模型的训练及其故障检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种故障检测模型的训练及其故障检测方法、设备及存储介质，该方法包括：在电梯的轿厢门执行开关门操作时，对轿厢门的电机采集原始运行数据与故障状态；依据轿厢门的开关行程对原始运行数据执行预处理，得到目标运行数据；在目标运行数据中提取与故障状态相关的趋势性特征；对趋势性特征进行自校验，以滤除用户干扰轿厢门时产生趋势性特征；若完成自校验，则依据趋势性特征与故障状态对轿厢门的电机训练故障检测模型，以使故障检测模型用于计算下一时间周期内轿厢门的电机出现故障状态的总概率。本实施例有效提高趋势性特征对于故障预测的质量、提高故障的可预测性，可综合提高故障检测的精确度，提高电梯的检修的指导意义。

本发明授权故障检测模型的训练及其故障检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种故障检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 在电梯的轿厢门执行开关门操作时，对所述轿厢门的电机采集原始运行数据与故障状态； 依据所述轿厢门的开关行程对所述原始运行数据执行降噪操作、异常剔除操作与插值操作中的至少一个预处理，得到目标运行数据； 在所述目标运行数据中提取与所述故障状态相关的趋势性特征； 依据所述故障状态对所述趋势性特征进行自校验，以滤除用户干扰所述轿厢门时产生所述趋势性特征； 若完成自校验，则依据所述趋势性特征与所述故障状态对所述轿厢门的电机训练故障检测模型，以使所述故障检测模型用于计算下一时间周期内所述轿厢门的电机出现故障状态的总概率； 其中，所述降噪操作包括： 对所述轿厢门划分多个开关门阶段； 在所述原始运行数据标记各个所述开关门阶段下的运行片段数据； 对各个所述运行片段数据独立执行带通滤波处理； 所述异常剔除操作包括： 查询历史运行数据；所述历史运行数据为在所述轿厢门历史执行开关门操作时，对所述轿厢门的电机采集的运行数据； 依据所述历史运行数据的变化趋势构建异常区间； 对所述原始运行数据添加与所述原始运行数据的变化趋势匹配的异常区间，在所述原始运行数据中剔除位于所述异常区间之外的运行参数； 所述插值操作包括： 在所述原始运行数据中的某个位置缺失运行参数时，查询预置的运行机理模型；所述运行机理模型为在电梯的轿厢门执行开关门操作时，所述轿厢门的电机呈现的标准运行数据； 计算所述原始运行数据与所述运行机理模型之间的运行相似度； 在所述原始运行数据中的所述位置插入运行参数，以使所述运行相似度上升。

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