本發明涉及無損檢測領域,特別是涉及一種電梯廳門的故障自動識別方法。包括如下步驟:S1:構建基于機器學習算法的電梯廳門故障檢測模型;S2:采集電梯廳門的運動狀態數據,并繪制成相應的運動狀態曲線。S3:以標記后的運動狀態曲線對應的特征數據和故障類型的數據為模型訓練的數據集,即訓練集。S4:通過訓練集對電梯廳門故障檢測模型進行訓練,并利用測試集對模型的訓練效果進行驗證。S5:在每收到一次廳門開關指令時,獲取對應電梯層的廳門運動狀態的特征數據,通過電梯廳門故障檢測模型進行識別;并保留相應的實時運動狀態曲線及其對應的識別結果。本發明解決了現有的電梯廳門狀態監控依賴人工,監控效果差,效率低,實時性不足問題。
聲明:
“電梯廳門的故障自動識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)