摘要
本发明公开了一种基于大数据技术的电梯故障预测方法及系统,包括:采集与预处理电梯多源数据,生成标准化数据集;核函数映射和核主成分分析降维,获得降维后的特征序列;序列分段送入门控Transformer,输出时序建模结果;基于时序建模结果识别故障类型并预测未来故障概率;比对风险阈值,判定故障风险并生成预警信息;将判定结果与预警信息发送运维端,辅助维护决策。本发明通过融合核主成分分析与门控Transformer,实现了电梯故障的高效预测与智能预警,提升了运维响应效率与设备运行安全性。
技术关键词
电梯故障预测方法
大数据技术
核主成分分析
序列
电梯运行状态
高风险
神经网络结构
分段
样本
时序特征
注意力机制
故障预测系统
电梯传感器
非线性
线性插值方法
系统为您推荐了相关专利信息
供应链需求预测
计算机程序指令
表达式
仓储管理技术
序列
输出预警信息
多维度特征提取
数据
画像特征
深度Q网络
可倾瓦滑动轴承
故障在线监测方法
多元经验模态分解
声发射
长短期记忆神经网络