浙江工業大學郭方洪獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于大數據特征分析的電梯故障判斷方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114330430B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111580481.4，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于大數據特征分析的電梯故障判斷方法及系統是由郭方洪;趙丹波;董輝;吳祥;陳博;俞立;姚榮康設計研發完成，并于2021-12-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于大數據特征分析的電梯故障判斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據特征分析的電梯故障判斷方法及系統，先獲取電梯轎廂的振動信號，對振動信號進行預處理和快速傅里葉變換，將振動信號轉換為特征圖，再對特征圖進行灰度化和歸一化處理，然后將處理過的特征圖作為訓練樣本，其中包括正常樣本和故障樣本，輸入到CNN中進行學習訓練，通過優化參數使得模型具有較好的故障診斷效果，并利用訓練后的CNN實現對針對信號的實時判斷，以實現快速、準確的診斷電梯故障。
本發明授權一種基于大數據特征分析的電梯故障判斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據特征分析的電梯故障判斷方法，其特征在于，所述基于大數據特征分析的電梯故障判斷方法，包括： 1采集電梯轎廂的振動信號，并對所采集的振動信號進行預處理； 2將預處理后的振動信號轉換為二維矩陣構成特征圖，包括： 21將預處理后的振動信號等分成Q個數據段，每一數據段表示為yq＝{y1，y2，y3，...，ym×m}，1≤q≤Q； 22對數據段yq進行FFT變換求出模值，即得到變換后的數據序列Yq＝{y1，y2，y3，...，ym×m}； 23取Li為數據序列Yq中第i個振動信號的模值，i＝1，...m2； 24建立公式如下： 式中，Pj，k為轉換后特征圖的像素點j，k的像素強度，j＝1，...m，k＝1，...m，round為round函數，MinL為數據段中最小的振動信號的值，MaxL為數據段中最大的振動信號的值； 3對轉換得到的特征圖進行灰度化生成灰度圖； 4對灰度圖上的像素點的值進行歸一化處理得到標準圖； 5將所述標準圖作為預訓練的CNN的輸入，得到對應的故障判斷結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市下城區潮王路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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