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龙图腾网获悉杭州浅水数字技术有限公司申请的专利电梯制动器故障无损在线诊断及疲劳度预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119953996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510449855.0，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权电梯制动器故障无损在线诊断及疲劳度预测方法和系统是由李智彤;肖倩;郑传乾;周栋武;颜京;陈栋设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本电梯制动器故障无损在线诊断及疲劳度预测方法和系统在说明书摘要公布了：本说明书的多个实施例涉及特种设备维护技术领域，具体涉及一种电梯制动器故障无损在线诊断及疲劳度预测方法和系统。所述方法包括步骤：在线采集单梯制动器动作时的动作数据及制动次数，所述动作数据包括声音数据、振动数据、电流数据、制动距离和载重；当判断出现急停状态时，立即提取获得急停阶段的动作数据，记为急停动作数据；根据急停动作数据与预先建立的故障诊断模型的比对，获得故障诊断结果；当所述故障诊断结果为无故障时，将动作数据与预设的制动器疲劳基线比对，获得单梯制动器的疲劳度预测结果。能够进行故障诊断以及疲劳度的预测，避免进行125%载荷试验，具有更高的安全性，对电梯及制动器无损害，且实现了在线的检测。

本发明授权电梯制动器故障无损在线诊断及疲劳度预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.电梯制动器故障无损在线诊断及疲劳度预测方法，其特征在于，包括步骤： 在线采集单梯制动器动作时的动作数据及制动次数，所述动作数据包括声音数据、振动数据、电流数据、制动距离和载重； 当判断出现急停状态时，立即提取获得急停阶段的动作数据，记为急停动作数据； 根据急停动作数据与预先建立的故障诊断模型的比对，获得故障诊断结果； 当所述故障诊断结果为无故障时，将动作数据与预设的制动器疲劳基线比对，获得单梯制动器的疲劳度预测结果； 所述动作数据关联有制动器产生的制动动作的标注，所述标注包括阶段标注及方向标注中的一种或多种，所述阶段标注包括启动、制动及急停，所述方向标注包括上行及下行； 所述方法还包括步骤： 接收单梯数据，所述单梯数据包括使用年份、制动次数、急停次数、维保状态； 将所述单梯数据的使用年份、急停次数、维保状态纳入到对应的所述动作数据； 将所述单梯数据的制动次数作为标签关联到对应的所述动作数据，获得样本数据； 根据同类型制动器的所述样本数据，建立对应类型制动器的通用疲劳度预测模型， 当出现急停时，将预设的急停等效制动次数叠加到单梯制动器的预测制动次数，根据单梯制动器的预测制动次数，获得单梯制动器的疲劳度预测结果； 所述方法还包括步骤： 按照时间轴将单梯制动器的动作数据排序，获得间隔为M的两个单梯制动器的动作数据并提取时频域特征； 根据两个单梯制动器的动作数据及所述制动器疲劳基线，分别获得两个单梯制动器的预测制动次数； 计算两个单梯制动器的预测制动次数的差值作为预测差值，计算所述预测差值与M的比值作为比例系数； 根据所述比例系数获得等效制动次数。

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