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申请/专利权人：常熟理工学院
摘要：本发明提供一种基于机器学习的电梯故障诊断方法及系统，涉及电梯故障诊断技术领域，本发明分别采集电梯正常和故障时的运行数据，对运行数据进行特征提取得到声音特征数据、门状态特征数据和电机温度特征数据，通过声音特征数据生成声音异常系数，通过分析声音异常系数生成零件异常系数；通过分析门状态特征数据生成门状态异常系数；根据提取的电机温度特征数据生成电机异常系数，将历史零件异常系数、门状态异常系数和电机异常系数构成电梯特征集，构建电梯诊断模型，使用电梯特征集对电梯诊断模型进行训练优化；通过优化后的电梯诊断模型完成对电梯故障的诊断。
主权项：1.一种基于机器学习的电梯故障诊断方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集电梯正常工作时的运行数据和故障时的运行数据，所述运行数据包括一段时间内的电梯工作时的电机温度时序数据、门状态数据和声音的幅度时序数据，所述门状态数据包括电梯门开闭时间和电梯内外气压差；步骤2：将声音的幅度时序数据分为段，对每段声音的幅度时序数据进行傅里叶变换，将每段声音的幅度时序数据由时域转换为频域，对声音的幅度时序数据进行频域特征提取得到声音特征数据；根据声音特征数据生成声音异常系数，对每一段声音所对应的声音异常系数进行统计学分析，得到平均声音异常系数和声音稳定系数；通过平均声音异常系数和声音稳定系数生成零件异常系数；步骤3：对门状态数据进行特征提取，得到门状态特征数据，根据门状态特征数据生成门状态异常系数，对电机温度时序数据进行特征提取得到电机温度特征数据；对电机温度特征数据进行数学分析生成电机异常系数；步骤4：将每组电梯运行数据的零件异常系数、门状态异常系数和电机异常系数构成电梯特征集，以电梯故障情况为标签，构建电梯诊断模型，使用电梯特征集对电梯诊断模型进行训练优化；所述电梯故障情况包括电梯正常为0，电梯故障为1；步骤5：通过优化后的电梯诊断模型完成对电梯故障的诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常熟理工学院 一种基于机器学习的电梯故障诊断方法及系统
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