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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
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。
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公开(公告)号：CN119760364A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510254283.0
申请日：2025-03-05
IPC: G06F18/20 , A61B5/372 , A61B5/377 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2134 , G06F18/27 , G06F3/01 , B66B5/00
Abstract: 本发明提出一种基于脑电的高速电梯乘员舒适度分析方法、系统与装置。该发明同时采集并存储电梯轿厢的加速度数据以及乘员的脑电数据；根据电梯的运行状态，截取脑电数据和加速度数据；对上述数据进行预处理；基于对上述数据的特征提取，形成运行指标和脑电指标；最后，通过记录上述指标，形成运行指标曲线和脑电指标曲线，为电梯运行与乘员感受之间进行关联分析提供工具，使得高速电梯乘员舒适度评价更客观、准确。本发明通过运行信号和脑电信号的采集、预处理、特征提取与分析，为高速电梯乘员舒适度评价以及电梯运行曲线优化设计提供了一种新的客观分析工具，避免目前运输系统乘员舒适度评价中，因主观评价的不确定性所带来的评价偏差。
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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
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。
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公开(公告)号：CN117303155A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311610022.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国计量大学
IPC: B66B5/00
Abstract: 一种基于心电和皮电的高速电梯乘客舒适性检测方法，同时采集乘客所在承载平台在时间上的加速度计信号与心电和皮电信号；对承载平台的运行状态进行分类处理；对加速度计信号进行类别标记；确定加速运行状态的开始与结束时间；通过开始时间与结束时间，确定的事件响应时间窗；对事件响应时间窗内的乘客的心率变异性或皮肤电导率进行特征提取，得到加速状态特征集；对事件响应时间窗外的乘客的心电和皮电信号进行特征提取，得到基线特征集；比较加速状态特征集与基线特征集；比较结果的值差异越大，则乘客的电梯乘运舒适性越低。以及提供一种高速电梯乘客乘运舒适性测量系统。本发明提高了高速电梯乘运舒适性测量的精确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN119249314A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411230269.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/2433 , B66B5/02 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F18/15
Abstract: 一种基于时间序列预测模型的电梯异常振动预警方法，预测模型由包含堆叠Transformer编码器表示的编码器和包含1d‑CNN的解码器组成，编码器从堆叠Transformer层构建的时序模型中提取特征表示，模型同时考虑了给定时间序列的全局趋势信息和局部可变性；解码器利用1d‑CNN有效地组合多层次信息，使用这些多层次信息来预测未来的序列值。本发明在多变量时间序列异常检测中具有高异常检测准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112869755A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110066103.8
申请日：2021-01-19
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供了一种基于蝶腭神经节刺激的脑电信号特征提取方法，包括以下步骤：步骤1：利用超声波通过两侧鼻翼实现对蝶腭神经的刺激；步骤2：在头皮上放置脑电采集电极，利用脑电采集装置记录不同蝶腭神经节刺激阶段的脑电信号；步骤3：进行脑电信号预处理操作，对经预处理后的脑电信号进行脑电相对功率特征提取和脑电有效连接特征提取；步骤4：根据所述脑电相对功率特征和脑电有效连接特征评估超声波对蝶腭神经的刺激效果。
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公开(公告)号：CN119312885A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411190813.1
申请日：2024-08-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06N5/02 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 一种基于关系路径建模的知识图谱链接预测方法，首先利用知识图谱中实体的结构、属性、类型信息来生成实体的嵌入表示；然后将路径进行向量化，得到一个路径向量集合，运用注意力机制来综合不同路径的模式，进而准确预测实体之间是否存在潜在的候选关系。本发明提出了一种提高知识图谱补全的准确性和鲁棒性、提升预测的准确性和可解释性的基于关系路径建模的知识图谱链接预测方法。
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公开(公告)号：CN117312962A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311594852.3
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于长期服役电梯LSE导轨故障诊断技术领域，涉及一种基于迁移学习和数据驱动的长期服役电梯导轨故障诊断方法，包括以下步骤：第一步、长期服役电梯轿厢动力学建模，按照不同的导轨故障激励进行仿真，获得丰富的轿厢水平振动仿真数据；第二步、数据预处理，构建迁移诊断数据集；第三步、模型预训练与微调；第四步、领域自适应电梯故障诊断方法。本发明在无监督跨域场景下具有较高的故障诊断精度，为解决长期服役电梯的故障数据稀缺问题提供了参考。
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公开(公告)号：CN117303155B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311610022.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国计量大学
IPC: B66B5/00
Abstract: 一种基于心电和皮电的高速电梯乘客舒适性检测方法，同时采集乘客所在承载平台在时间上的加速度计信号与心电和皮电信号；对承载平台的运行状态进行分类处理；对加速度计信号进行类别标记；确定加速运行状态的开始与结束时间；通过开始时间与结束时间，确定的事件响应时间窗；对事件响应时间窗内的乘客的心率变异性或皮肤电导率进行特征提取，得到加速状态特征集；对事件响应时间窗外的乘客的心电和皮电信号进行特征提取，得到基线特征集；比较加速状态特征集与基线特征集；比较结果的值差异越大，则乘客的电梯乘运舒适性越低。以及提供一种高速电梯乘客乘运舒适性测量系统。本发明提高了高速电梯乘运舒适性测量的精确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN119202381A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411262568.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F18/2415 , G06Q10/20 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/042 , G06N5/04
Abstract: 一种融合知识图谱与深度学习的自动扶梯运维知识推荐方法，首先构建自动扶梯故障知识图谱并进行知识图谱嵌入，然后对自动扶梯振动原始数据进行数据预处理，提取16个时域指标，5个频域指标，4个熵指标并进行归一化操作；然后将预处理结果和知识图谱嵌入数据输入到SKCNN层进行特征提取；其次通过FA‑BiGRU层处理特征序列数据，捕获序列的内在规律与特征；最后特征处理结果输出自动扶梯故障类型。在自动扶梯设备未发生故障前，分析了可能的潜在故障与对应的处理方法。本发明提高了自动扶梯故障诊断的智能化、数字化程度，给自动扶梯的运行维护提供了便利。
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