【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电梯异常检测，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。
技术介绍
1、在整个电梯中，电梯门是最容易发生故障的部位之一，电梯门故障往往会导致电梯停机、困人、剪切或碰撞等事故，严重危及乘客的生命安全；开展准确、高效的电梯门异常检测方法研究，减少因电梯门故障导致的安全事故，这对于保障电梯的运行安全具有重要现实意义。
2、相关技术中，现有的电梯门异常检测方法主要基于监督学习的方法，可分为三类：基于专家系统的方法是指收集专家知识并建立知识库，推断是否发生故障及相应原因；基于信号分析的方法是对采集的电梯门的运行信号进行分析，提取与故障相关的时域或频域的特征信息，通常仅作为提取特征的手段，与其它方法结合起来进行异常检测；基于机器学习的方法是指利用正常和故障数据，训练机器学习算法以实现异常检测。
3、然而，相关技术中，电梯门的异常检测方法限制较高且可扩展能力弱，需依赖大量异常数据导致泛化能力不足，不利于实际推广和应用，无法满足实际场景中类型复杂多样的电梯故障检测需求，降低检测结果的准确性，适用范围较窄
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1.一种基于深度多球支持向量数据描述的电梯门异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由所述原始多变量时间序列信号构建数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述数据集划分为所述训练集和所述测试集之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最终自编码器的优化目标的表达公式为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述测试集进行测试，得到最终的电梯门异常检测模型，包括：
6.一种基于深度多球支持向量数据描述的电梯...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度多球支持向量数据描述的电梯门异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由所述原始多变量时间序列信号构建数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述数据集划分为所述训练集和所述测试集之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最终自编码器的优化目标的表达公式为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述测试集进行测试，得到最终的电梯门异常检测模型，包括：
6.一种基于深度多球支持向量数据描述的电梯门异常检测装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述训练模块，包括：
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