公开(公告)号：CN117828510A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410010255.X

申请日：2024-01-03

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  谢澎东 ,  涂美琪

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  B66B5/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请涉及电梯异常检测技术领域，特别涉及一种电梯门异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：采集电梯门运行过程中的三轴加速度信号和磁感应强度信号，以获得原始多变量时间序列信号构建数据集，将数据集划分为训练集和测试集且构建具有自编码器的深度神经网络，利用训练集预训练自编码器，得到并利用初始化后的自编码器将正常样本映射至特征空间中，获取超球体的球心以结合训练集继续训练初始化后的自编码器，得到最终自编码器再利用测试集进行测试，得到并利用最终的电梯门异常检测模型输出电梯门的异常检测结果。由此，解决了电梯门的异常检测方法泛化能力不足，无法满足实际场景中类型复杂的电梯异常检测需求等问题。

公开(公告)号：CN118069983A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410021289.9

申请日：2024-01-05

Applicant: 清华大学 ,  香港生产力促进局

Inventor： 张林宣 ,  谢澎东 ,  涂美琪 ,  葛明 ,  刘洆𧧽 ,  吴泽锴

IPC: G06F18/10 ,  G06F17/14 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及电梯技术领域，特别涉及一种电梯振动信号去噪方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：采集电梯的轿厢垂直振动信号，并生成原始一维时间序列信号；将不同类型、不同强度的噪声注入到原始一维时间序列信号，得不同类型的一维含噪混合信号；采用滑动窗口方式分割生成目标长度的数据样本并划分为训练集、验证集和测试集；构建ResUNet深度神经网络并采用训练集对ResUNet训练直至网络收敛，采用验证集对超参数调整，获得训练完成的网络模型；将测试集的含噪振动信号输入到训练完成的网络模型进行预测，输出去噪后的振动信号。由此，解决了相关技术中，由于需要依赖电梯振动信号的先验知识或参数的人为设定，影响去噪的有效性和可靠性等问题。