公开(公告)号：CN119320081A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411463107.X

申请日：2024-10-18

Applicant: 中国计量大学 ,  浙江工业大学 ,  杭州英旭智能科技有限公司

Inventor： 肖刚 ,  钟流彬 ,  肖钟丞 ,  俞孝儒 ,  黄振兴 ,  陆佳炜 ,  程振波 ,  郭旭枫 ,  李琛

IPC: B66B5/00 ,  B66B5/02

Abstract: 本发明提出一种基于变分自编码器(VAE)和Transformer网络的电梯门异响检测识别方法，包括数据采集与预处理、模型构建与训练、异响检测识别、方法性能评估等步骤。具体过程为：通过安装音频传感器采集电梯门运行过程中的声音信号，连续记录形成时间序列数据并进行清洗和归一化处理。然后，通过VAE‑Transformer网络进行特征重构，计算重构误差得到异常评分，对异常特征向量进行连续标记，最后将异常片段输入分类器，根据每种异响种类的置信度评分判断异响类型。该方法通过引入无监督网络训练完成异常声音的检测，再将检测到的异响进行进一步分类和识别的机制，能够显著减少数据的计算量极大提升效率，快速识别具体的故障类型并提供精准的维护建议，从而提升故障处理的效率和准确性，有效解决异响故障数据稀缺的问题，适合于复杂环境下的电梯门异响故障监测。

公开(公告)号：CN118090211A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311763338.8

申请日：2023-12-21

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 肖刚 ,  姚俊波 ,  陆佳炜 ,  王琪冰 ,  李琛 ,  俞孝儒 ,  钟流彬

IPC: G01M13/045 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于时频特征融合的电梯曳引机轴承故障诊断方法，通过连续小波变换CWT(Continuous Wavelet Transform)和格拉姆角场GASF(Gramian Angular Sector Field)相结合的方式，分别从轴承故障信号提取频域特征和时间序列特征得到CWT特征图和GASF特征图，然后进行上下拼接得到时频特征融合图像；最后将时频特征融合图像输入到结合轻量级卷积神经网络模块(MBConv)的视觉注意力机制(Vision Transformer)MB‑ViT中，实现了对电梯曳引机轴承的有效诊断，保障了曳引机的运行安全。