基于神经网络的变速货梯异常检测方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于神经网络的变速货梯异常检测方法。根据电梯在设定时间段内的累计运行高度、电流序列、电阻序列和信号传输稳定指标将状态相似的电梯聚为一个类别，将类别中所有的电流序列和所有的电阻序列分别作为TCN神经网络的输入来预测该类别中的电梯在未来时间段的电流预测序列和电阻预测序列；通过分析每个电梯的电流序列和电阻序列与其所属类别的电流预测序列和电阻预测序列之间的相似性，以对该电梯进行异常预警。利用TCN神经网络预测电梯的后续电流电阻数据，根据预测值的变化进行异常预警，避免出现危险事故。计算每个电梯的基于神经网络的变速货梯异常检测方法可以配置为采用神经网络模型的计算机系统。经网络模型的计算机系统。经网络模型的计算机系统。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的变速货梯异常检测方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于神经网络的变速货梯异常检测方法。

技术介绍

[0002]电梯在运行过程中，电梯的随行电缆起着重要的作用，该电缆传输着照明、监控、控制等等各方面的信号，但是电梯在运行过程中，随行电缆会随着运行发生弯曲，这样就会造成电缆中的电气参数发生变化，造成信号传输的不稳定，使得电梯在使用过程中的可靠性大大降低。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于神经网络变速货梯异常检测方法，所采用的技术方案具体如下：统计电梯每次运行的高度，得到设定时间段内电梯的累计运行高度；设定采样频率得到每个时刻的电缆电流和电缆电阻，进而获取在所述设定时间段内所述电缆电流构成的电流序列和所述电缆电阻构成的电阻序列；结合所述电流序列和所述电阻序列获取所述设定时间段电梯的信号传输稳定指标；将所述累计运行高度、所述电流序列、所述电阻序列和所述信号传输稳定指标组成电梯在所述设定时间段内的特征向量；获取多个电梯的所述特征向量，基于所述特征向量之间的相似程度将状态相似的电梯所对应的所述特征向量分为一个类别；将所述类别中每个所述特征向量的所述电流序列和所述电阻序列分别构成电流特征序列和电阻特征序列，将所述电流特征序列和所述电阻特征序列分别输入TCN神经网络以预测该类别对应电梯在未来时间段的电流预测序列和电阻预测序列；分别将每个电梯的所述电流序列和所述电阻序列与其所属所述类别的所述电流预测序列和所述电阻预测序列进行数据差异分析以得到数据相似指标，基于所述数据相似指标对相对应的电梯进行异常预警。
[0004]进一步地，所述电缆电流为照明电缆电流、所述电缆电阻为视频线电缆电阻。
[0005]进一步地，所述异常预警的方法，还包括：计算所述类别中每个所述特征向量的所述信号传输稳定指标之间的平均值，根据该类别内每个电梯的所述信号传输稳定指标与平均值之间的差值得到对应电梯的稳定偏离指标；设定稳定偏离阈值，当所述稳定偏离指标小于所述稳定偏离阈值时，对该电梯进行异常预警。
[0006]进一步地，所述结合所述电流序列和所述电阻序列获取所述设定时间段电梯的信号传输稳定指标的方法，包括：根据每个时刻之间的电流变化获取所述电流序列所对应的电流稳定指标；根据每个时刻之间的电阻变化获取所述电阻序列所对应的电阻稳定指标；结合所述电流稳定指标
和所述电阻稳定指标得到电梯的所述信号传输稳定指标。
[0007]进一步地，所述根据每个时刻之间的电流变化获取所述电流序列所对应的电流稳定指标的方法，包括：从所述电流序列中第二个时刻的电流开始，分别计算每个时刻的电流与其之前所有电流之间的电流均值；依次计算两个相邻时刻之间所述电流均值的均值差值和这两个时刻对应电流之间的电流差值，结合所述均值差值和所述电流差值依次得到对应两个时刻之间的电流波动指标；由所述电流波动指标和所述电流序列的长度计算平均电流波动指标，将所述平均电流波动指标作为所述电流序列的所述电流稳定指标。
[0008]进一步地，所述根据每个时刻之间的电阻变化获取所述电阻序列所对应的电阻稳定指标的方法，包括：从所述电阻序列中第二个时刻的电阻开始，分别计算每个时刻的电阻与其之前所有电阻之间的电阻均值；依次计算两个相邻时刻之间所述电阻均值的均值差值和这两个时刻对应电阻之间的电阻差值，结合所述均值差值和所述电阻差值依次得到对应两个时刻之间的电阻波动指标；由所述电阻波动指标和所述电阻序列的长度计算平均电阻波动指标，将所述平均电阻波动指标作为所述电阻序列的所述电阻稳定指标。
[0009]进一步地，所述基于所述特征向量之间相似程度将状态相似的电梯所对应的所述特征向量分为一个类别的方法，包括：根据不同电梯对应的所述特征向量，分别计算所述累计运行高度之间的第一差值、所述信号传输稳定指标之间的第二差值、所述电流序列之间的电流相似性和所述电阻序列之间的电阻相似性；结合所述第一差值、所述第二差值、所述电流相似性和所述电阻相似性得到两个不同电梯之间的所述相似程度；基于所述相似程度通过DBSCAN聚类算法对所述特征向量进行聚类，得到多个类别。
[0010]进一步地，所述数据相似性指标的获取方法，包括：利用DTW算法分别计算所述电流序列与所述电流预测序列之间的第一相似性、所述电阻序列与所述电阻预测序列之间的第二相似性；根据所述第一相似性和所述第二相似性之间的乘积得到所述数据相似指标。
[0011]进一步地，所述基于所述数据相似指标对相对应的电梯进行异常预警的方法，包括：设置相似指标阈值，当所述数据相似指标小于所述相似指标阈值时，对相应的电梯进行异常预警。
[0012]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：将运行状态相似的多个电梯的电流序列和电阻序列作为TCN神经网络的输入，以预测这些电梯在未来时间的电流预测序列和电阻预测序列，通过对比预测值和实际采集值之间的数据相似性，能够准确对每个电梯进行及时异常预警，避免出现危险事故，且计算每个电梯的基于神经网络的变速货梯异常检测方法
可以配置为采用神经网络模型的计算机系统。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0014]图1为本专利技术一个实施例提供的一种基于神经网络的变速货梯的异常检测方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0015]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于神经网络的变速货梯异常检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0016]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0017]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于神经网络的变速货梯异常检测方法的具体方案。
[0018]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于神经网络的变速货梯的异常检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：步骤S001，统计电梯每次运行的高度，得到设定时间段内电梯的累计运行高度；设定采样频率得到每个时刻的电缆电流和电缆电阻，进而获取在设定时间段内电缆电流构成的电流序列和电缆电阻构成的电阻序列；结合电流序列和电阻序列获取设定时间段电梯的信号传输稳定指标；将累计运行高度、电流序列、电阻序列和信号传输稳定指标组成电梯在设定时间段内的特征向量。
[0019]具体的，由于电梯的运行高度和每天的运行次数会对电梯随行电缆的使用年限有很大的影响，即每天使用次数较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的变速货梯异常检测方法，其特征在于，该方法包括：统计电梯每次运行的高度，得到设定时间段内电梯的累计运行高度；设定采样频率得到每个时刻的电缆电流和电缆电阻，进而获取在所述设定时间段内所述电缆电流构成的电流序列和所述电缆电阻构成的电阻序列；结合所述电流序列和所述电阻序列获取所述设定时间段电梯的信号传输稳定指标；将所述累计运行高度、所述电流序列、所述电阻序列和所述信号传输稳定指标组成电梯在所述设定时间段内的特征向量；获取多个电梯的所述特征向量，基于所述特征向量之间的相似程度将状态相似的电梯所对应的所述特征向量分为一个类别；将所述类别中每个所述特征向量的所述电流序列和所述电阻序列分别构成电流特征序列和电阻特征序列，将所述电流特征序列和所述电阻特征序列分别输入TCN神经网络以预测该类别对应电梯在未来时间段的电流预测序列和电阻预测序列；分别将每个电梯的所述电流序列和所述电阻序列与其所属所述类别的所述电流预测序列和所述电阻预测序列进行数据差异分析以得到数据相似指标，基于所述数据相似指标对相对应的电梯进行异常预警。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电缆电流为照明电缆电流、所述电缆电阻为视频线电缆电阻。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常预警的方法，还包括：计算所述类别中每个所述特征向量的所述信号传输稳定指标之间的平均值，根据该类别内每个电梯的所述信号传输稳定指标与平均值之间的差值得到对应电梯的稳定偏离指标；设定稳定偏离阈值，当所述稳定偏离指标小于所述稳定偏离阈值时，对该电梯进行异常预警。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述电流序列和所述电阻序列获取所述设定时间段电梯的信号传输稳定指标的方法，包括：根据每个时刻之间的电流变化获取所述电流序列所对应的电流稳定指标；根据每个时刻之间的电阻变化获取所述电阻序列所对应的电阻稳定指标；结合所述电流稳定指标和所述电阻稳定指标得到电梯的所述信号传输稳定指标。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个时刻之间的电流变化获取所述电流序列所对应的电流稳定指标的方法，包括：从所述电流...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴伟，
申请(专利权)人：锐创软件技术启东有限公司，
类型：发明
国别省市：