一种基于预测模型的电梯故障预警方法技术

本发明专利技术提供一种基于预测模型的电梯故障预警方法，涉及电梯故障监测技术领域，将电梯故障信息，形成储存至数据库中；获取电梯状态参数，通过ERNIE预训练语言模型，识别出电梯状态参数中的电梯状态关键词；将识别出的电梯状态关键词与数据库中电梯故障信息进行匹配，匹配成功之后，显示出电梯故障信息。本发明专利技术在预训练模型基础上，通过模型微调和电梯应急处置数据集中学习，能够快速得到适合电梯故障文本，匹配出电梯故障信息，而且基于ERNIE预训练的电梯故障预测模型，损失达到了0.23，准确率达到了0.72，能够基于人工智能技术提升电梯应急处置服务，有较好的应用前景。有较好的应用前景。有较好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于预测模型的电梯故障预警方法


[0001]本专利技术涉及电梯故障监测
，尤其涉及一种基于预测模型的电梯故障预警方法。

技术介绍

[0002]随着城镇化的快速发展，电梯这一垂直交通工具保有量持续增长。面对严峻的电梯安全管理形势，各地陆续建设了电梯应急处置一体化平台，部署热线电话或呼叫系统，配置专业接听团队，为电梯安全事故的快速响应、妥善处置提供了重要支撑。
[0003]电梯应急处置一体化平台可以进行电梯应急处置，针对电梯困人故障，开展应急指挥的相关活动，以及针对其他故障，开展协调处理的相关活动。基于通讯、指挥调度、地理信息系统、物联网等信息技术，建设的电梯应急处置服务平台，接受电梯困人等故障报警，具备应急指挥、统计分析、咨询服务、社会监督、信息发布等功能，为开展组织、协调、指挥救援行动提供支撑。
[0004]但是，电梯设备基数的进一步增大和设备老龄化的到来，各种各样的电梯异常情况越来越多，为热线接入、问题识别、措施分配带来挑战。目前接听人员接听到电梯状态信息之后，需要从数据库匹配到相应的电梯故障，在进行上报处理。由于接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于预测模型的电梯故障预警方法，其特征在于，方法包括：步骤S101、将电梯故障信息，形成储存至数据库中；步骤S102、获取电梯状态参数，通过ERNIE预训练语言模型，识别出电梯状态参数中的电梯状态关键词；步骤S103、将识别出的电梯状态关键词与数据库中电梯故障信息进行匹配，匹配到电梯故障信息，并显示出电梯故障信息。2.根据权利要求1所述的基于预测模型的电梯故障预警方法，其特征在于，步骤S101中，设置电梯故障信息分类条件，将电梯故障信息进行分类，形成电梯故障分类表；对每个电梯故障信息设置标签。3.根据权利要求2所述的基于预测模型的电梯故障预警方法，其特征在于，电梯故障信息的标签与电梯状态参数的电梯状态关键词相匹配；将识别出的电梯状态关键词与电梯故障信息的标签进行匹配，匹配成功之后，显示出电梯故障信息。4.根据权利要求1所述的基于预测模型的电梯故障预警方法，其特征在于，步骤S102中，构建ERNIE预训练语言模型，使ERNIE预训练语言模型提供任务嵌入以表示电梯状态参数中的电梯状态关键词；对于每个识别任务均分配给一个唯一的任务嵌入，并以相应的电梯状态参数识别令牌、识别语句和识别任务Task作为ERNIE预训练语言模型的输入。5.根据权利要求4所述的基于预测模型的电梯故障预警方法，其特征在于，步骤S102中，ERNIE预训练语言模型获取电梯状态参数序列，在每个电梯状态参数首位嵌入[CLS]标记，电梯状态参数之间设置分隔符[SEP]；ERNIE预训练语言模型使用多层Transformer作为基本编码器，通过Self
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Attention机制来捕获电梯状态参数序列中每个令牌，并自动将每个电梯状态参数识别任务分配给不同的训练阶段，识别出电梯状态关键词。6.根据权利要求1所述的基于预测模型的电梯故障预警方法，其特征在于，步骤S102中，通过AUC模型对ERNIE预训练语言模型进行评价，AUC模型调取评价样本，根据分类模型产生的概率预测结果将样本排序，并按某一截断点(Cut Point将该排序的样本分为两部分{x1，x2，
…
x
m+1
，x
m+n
}，前一部分m样本判作正例，后一部...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈树芳，刘丽梅，李娟，李观松，李良，李磊，
申请(专利权)人：山东特检鲁安工程技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：