[发明专利]一种基于Elman神经网络的电梯抱闸故障预警方法在审

专利信息
申请号: 201811097342.4 申请日: 2018-09-19
公开(公告)号: CN108892014A 公开(公告)日: 2018-11-27
发明(设计)人: 张夏;宁棉福;刘斌 申请(专利权)人: 歌拉瑞电梯股份有限公司
主分类号: B66B5/00 分类号: B66B5/00;B66B5/02;B66B3/00
代理公司: 苏州智品专利代理事务所(普通合伙) 32345 代理人: 吕明霞
地址: 215000 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于Elman神经网络的电梯抱闸故障预警方法,包括以下步骤:首先通过检测设备采集电梯运行过程中抱闸运行的主要时序数据,建立数据库;然后,基于Elman神经网络建立信号预测模型,并由此构建电梯抱闸故障预警系统;经过训练和调试后,可以使用其对电梯抱闸运行主要时序信号数据的变化进行监测,当预警系统预测接下来的电流时序信号会发生较大变化时,根据电梯抱闸故障阈值发出预警,避免故障发生造成危害。本发明能够通过实时监测电梯抱闸运行时序信号数据,对可能即将发生的故障进行预警,对于提前对故障进行维修以及避免人民群众的生命安全受到故障电梯的损害具有很大的意义。
搜索关键词: 电梯抱闸 神经网络 故障预警 预警 故障预警系统 建立数据库 电流时序 电梯运行 故障电梯 故障发生 检测设备 建立信号 生命安全 时序数据 时序信号 实时监测 信号数据 预测模型 运行时序 预警系统 大变化 抱闸 构建 调试 采集 监测 维修 预测 损害
【主权项】:
1.一种基于Elman神经网络的电梯抱闸故障预警方法,其特征在于:包括以下步骤:A、使用检测装置采集电梯抱闸运行的主要信号数据,建立包含抱闸正常和故障状态对应的特征信号的数据库;B、基于Elman神经网络建立信号预测模型,并由此构建电梯抱闸故障预警系统;C、利用电梯抱闸故障预警系统对电梯抱闸运行主要信号数据的变化进行监测,对于故障进行预警。
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