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龙图腾网获悉广州冠达机电设备工程有限公司申请的专利基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法及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：CN119079732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411442394.6，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法及系统是由邓颀;虞芬;罗天宇设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法及系统，所述方法包括获取电梯运行数据并提取相应的运行特征变量，结合电梯运行时间，将所述运行特征变量进行数据格式转换，得到统一数据格式的运行特征数据，在同一电梯运行时间下，分析相关的运行特征数据之间的变量关联关系，并构建异构电梯的故障预测模型，获取电梯异常时的故障特征变量和对应的故障运行状态，将所述故障特征变量和对应的故障运行状态输入至所述故障预测模型中，得到电梯故障预测结果，对所述电梯故障预测结果进行故障判定处理，根据故障判定结果对电梯进行故障溯源处理，得到异构电梯的故障检测数据。本申请具有提高异构电梯的故障检测准确性的效果。

本发明授权基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法，其特征在于，包括： 获取电梯运行数据并提取相应的运行特征变量，结合电梯运行时间，将所述运行特征变量进行数据格式转换，得到统一数据格式的运行特征数据； 在同一电梯运行时间下，分析相关的运行特征数据之间的变量关联关系，并构建异构电梯的故障预测模型； 获取电梯异常时的故障特征变量和对应的故障运行状态，将所述故障特征变量和对应的故障运行状态输入至所述故障预测模型中，得到电梯故障预测结果； 对所述电梯故障预测结果进行故障判定处理，根据故障判定结果对电梯进行故障溯源处理，得到异构电梯的故障检测数据； 其中，所述在同一电梯运行时间下，分析相关的运行特征数据之间的变量关联关系，并构建异构电梯的故障预测模型，具体包括： 在同一电梯运行时间下，获取电梯停靠位置和对应移动方向上的目标楼层高度，分析电梯停靠位置与下一目标楼层之间的运行速率； 通过公式（1）表示电梯相关的运行特征数据之间的变量关联关系，公式（1）如下所示： （1）; 其中，表示电梯变量关联函数，表示电梯第次移动的加速偏置，表示电梯第次移动的运行速率，表示电梯所在位置与目标停靠楼层之间的移动次数，表示第次运行的运行高度，表示电梯运行高度所对应的重力加速偏置，表示同一运行方向上的电梯运行高度变化的次数，表示第个目标楼层高度与第次运行的运行速率之间的关联权重； 根据所述变量关联关系，通过公式（2）计算第个目标楼层高度的激活概率，公式（2）如下所示： （2）; 通过公式（3）计算第次运行的运行速率的激活概率，公式（3）如下所示： （3）; 根据所述变量关联关系和对应变量的运行速率激活概率、目标楼层高度激活概率，构建异构电梯的故障预测模型。

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