摘要
本申请公开了一种电梯故障排查方法及系统,属于电梯系统设计。旨在通过深度学习、图神经网络和因果推理技术,提高电梯故障排查的智能化水平和诊断准确性。该系统能够高效地处理来自电梯的多源异构数据,包括运行日志、传感器时序数据和故障申报记录,并通过时间戳对齐算法对不同数据源进行预处理,生成结构化数据集。本发明的电梯故障排查系统通过AI技术的集成应用,不仅提高了故障诊断的速度和准确性,还具备持续自我学习和优化的能力,适用于包括高端别墅电梯在内的各类电梯系统。通过该系统,电梯维修过程变得更加智能、高效,为电梯运行安全提供了有力保障。
技术关键词
电梯故障排查
生成结构化数据
动态时间规整算法
强化学习算法
卷积神经网络提取
推理算法
执行卷积神经网络
合规性
电梯系统
更新知识图谱
时序特征
传感器
历史故障数据
模块
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生成对抗网络
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