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龙图腾网获悉凌波技术有限公司申请的专利一种电梯故障检测与报警系统及方法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：CN120039733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510521320.X，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权一种电梯故障检测与报警系统及方法是由肖文俊;郭镔贤设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电梯故障检测与报警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电梯故障检测与报警系统及方法，本发明涉及电梯故障检测技术领域，包括电梯数据采集模块、电梯载重和缓冲器状态检测模块与电梯载重和缓冲器状态分析模块；电梯数据采集模块利用载重传感器和线性位移传感器，监测钢板弹簧形变及线性位移传感器内部测量元件位移，精准收集电梯载重与缓冲器压缩量数据；电梯载重和缓冲器状态检测模块分析采集数据，学习电梯正常运行模式，评估缓冲器状态，并构建基于遗传小波神经网络算法的检测模型；电梯载重和缓冲器状态分析模块依据模型输出，迅速判定电梯是否超载及缓冲器是否正常工作，确保电梯安全运行，降低故障风险，提供实时、智能的故障预警。

本发明授权一种电梯故障检测与报警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种电梯故障检测与报警系统，其特征在于：包括电梯数据采集模块、电梯载重和缓冲器状态检测模块与电梯载重和缓冲器状态分析模块； 所述电梯数据采集模块包括载重传感器和线性位移传感器，通过检测钢板弹簧和线性位移传感器内部测量元件的形变产生的位移量，采集电梯载重数据和缓冲器压缩量数据； 所述电梯载重和缓冲器状态检测模块通过分析电梯载重数据和缓冲器压缩量数据，学习电梯的正常运行模式，判断缓冲器状态，建立基于遗传小波神经网络算法的电梯载重和缓冲器状态检测模型； 所述电梯载重和缓冲器状态检测模块通过分析电梯载重数据和缓冲器压缩量数据，训练基于遗传小波神经网络算法的电梯载重和缓冲器状态检测模型输入层的过程包括： 将采集到的电梯载重数据和缓冲器压缩量数据进行清洗和整理，去除无效数据和异常值，将数据进行归一化处理，建立遗传小波神经网络模型，所述遗传小波神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层负责接收电梯的载重数据和缓冲器压缩量数据，并将连续的载重数据和缓冲器压缩量数据转换为向量表示； 所述电梯载重和缓冲器状态检测模块通过对输入数据进行非线性变换和特征提取，训练基于遗传小波神经网络算法的电梯载重和缓冲器状态检测模型隐含层的过程包括： 遗传小波神经网络模型的隐含层使用Morlet小波函数作为激活函数，将通过小波分析得到的小波系数作为隐含层的输入，捕捉采集数据中的高频分量和低频分量，对输入数据进行多尺度分析，从而提取出对电梯运行状态和缓冲器状态具有区分性的特征，接着，隐含层利用遗传算法来优化模型的权重和阈值，随机生成一组神经网络权重和阈值的组合作为初始种群，将每个个体的权重和阈值配置给神经网络，并输入电梯载重数据和缓冲器压缩量数据进行训练，根据故障检测结果与实际故障情况之间的误差，计算每个个体的适应度，根据适应度大小，选择适应度高的个体进行复制，在下一代中保留其优秀特征，通过锦标赛选择的方法进行选择和复制操作，将两个个体的权重和阈值进行部分互换，生成新的后代，随机改变部分权重和阈值的值，增加种群的多样性，重复上述遗传算法步骤，不断迭代优化神经网络的权重和阈值，当迭代过程结束时，输出适应度最高的个体作为最优解，得到最优的神经网络权重和阈值配置，此外，通过隐含层中各个神经元的交互作用，将提取出的特征信息进行融合，形成更高层次的特征表示，输出给输出层进行最终判断； 所述电梯载重和缓冲器状态检测模块学习电梯的正常运行模式，判断缓冲器状态，训练基于遗传小波神经网络算法的电梯载重和缓冲器状态检测模型输出层的过程包括： 遗传小波神经网络模型的输出层接收隐含层的输出数据，并根据预设的判断规则进行故障判断，如果电梯载重超过预设电梯载重阈值，则判断电梯超载，如果电梯载重未超过预设电梯载重阈值，则判断电梯载重正常，如果缓冲器压缩量超过压缩阈值，则判断为缓冲器损坏，如果缓冲器压缩量低于压缩阈值，则判断为缓冲器状态正常； 所述电梯载重和缓冲器状态分析模块基于遗传小波神经网络算法的电梯载重和缓冲器状态检测模型的输出结果，判断电梯是否超载和缓冲器是否处于正常工作状态。

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