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龙图腾网获悉浙江新再灵科技股份有限公司申请的专利一种基于多源数据的电梯故障发生概率计算方法及装置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：CN119898670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411924819.7，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权一种基于多源数据的电梯故障发生概率计算方法及装置是由王增璞;何倞;周洋;张骞;李东;曹霖;杨岳强设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的电梯故障发生概率计算方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源数据的电梯故障发生概率计算方法及装置。一种基于多源数据的电梯故障发生概率计算方法，通过训练好的XGBoost模型生成电梯维保数据；用电梯自动采集的电梯运行数据、电梯触发数据、离线统计数据以及XGBoost模型生成电梯维保数据训练长短时记忆神经网络模型；然后将电梯自动采集的电梯运行数据、电梯触发数据和离线统计数据输入训练好的长短时记忆神经网络模型从而自动获得电梯维保分HI，进而通过计算获得电梯故障发生概率，整个过程无需人工干预，且计算结果快速准确。

本发明授权一种基于多源数据的电梯故障发生概率计算方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的电梯故障发生概率计算方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集第一电梯运行数据、第一电梯触发数据和第一离线统计数据； S2、对第一电梯运行数据、第一电梯触发数据和第一离线统计数据中的异常数据进行处理，获得第二电梯运行数据、第二电梯触发数据和第二离线统计数据； S3、将第二电梯运行数据、第二电梯触发数据和第二离线统计数据输入长短时记忆神经网络模型，从而获得第一电梯维保数据，第一电梯维保数据包括以下类型的数据：电梯编号和电梯维保分HI； S4、通过以下公式计算故障发生概率fHI： fHI=x×e-HIy； 其中，x为发生故障的最大概率，y为故障概率的下降程度，e为自然常数； 长短时记忆神经网络模型通过如下步骤训练： 1采集第一电梯告警信息和第二电梯维保数据，划分为第一训练集和第一测试集； 2采用第一训练集训练初始的XGBoost模型，获得训练后的XGBoost模型；将第一训练集中的第一电梯告警信息作为XGBoost模型的输入，第一训练集中的第二电梯维保数据作为XGBoost模型的输出； 3采用第一测试集测试XGBoost，若准确率达到第一阈值及以上则训练完成，若准确率小于第一阈值则重新划分第一训练集和第一测试集并重新进行训练； 4采集第三电梯运行数据、第三电梯触发数据、第三离线统计数据、第二电梯告警信息，划分为第二训练集和第二测试集； 5将第二训练集中的第二电梯告警信息输入XGBoost模型，获得第三电梯维保数据； 6采用第二训练集中的第三电梯运行数据、第三电梯触发数据、第三离线统计数据以及第三电梯维保数据训练初始的长短时记忆神经网络模型，获得训练后的长短时记忆神经网络模型；将第二训练集中的第三电梯运行数据、第三电梯触发数据、第三离线统计数据作为长短时记忆神经网络模型的输入，第三电梯维保数据作为长短时记忆神经网络模型的输出； 7采用第二测试集测试长短时记忆神经网络模型，若准确率达到第二阈值及以上则训练完成，若准确率小于第二阈值则重新划分第二训练集和第二测试集并重新进行训练； 第一电梯运行数据、第二电梯运行数据、第三电梯运行数据均包括以下类型的数据：电梯运行速度、运行加速度、温度、湿度； 第一电梯触发数据、第二电梯触发数据、第三电梯触发数据均包括以下类型的数据：电梯编号、轿门开门、轿门关门、当前楼层、运行接触器吸合、封星接触器释放； 第一离线统计数据、第二离线统计数据、第三离线统计数据均包括以下类型的数据：电梯编号、使用年数、使用天数、历史总运行距离； 第二电梯维保数据、第二电梯维保数据均包括以下类型的数据：电梯编号和电梯维保分HI； 第一电梯告警信息、第二电梯告警信息均包括以下类型的数据：电梯编号、电梯告警开始时间、电梯告警结束时间、电梯状态、电梯告警类型编码和告警发生次数； 电梯维保分HI包括轿厢、大厅、轿顶、坑底、机房、层门6个维度的单个维度维保分，通过以下公式计算各维度的单个维度维保分： 单个维度维保分=100×v1+v2+……+vn2n； 其中，n为单个维度中评估项的总数，v1、v2……vn为单个维度中第1~n个评估项的分值。

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