广州广日电梯工业有限公司程至尚获国家专利权
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龙图腾网获悉广州广日电梯工业有限公司申请的专利一种基于迁移学习的自动扶梯故障预警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：CN114920122B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210480011.9，技术领域涉及：B66B29/00；该发明授权一种基于迁移学习的自动扶梯故障预警方法及系统是由程至尚;许磊;唐柱宽;张研;刘文钦;丁浩铖设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于迁移学习的自动扶梯故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的自动扶梯故障预警方法及系统，方法包括：采集目标扶梯的待分析特征数据，所述待分析特征数据包括振动数据、温度数据和噪声数据；将所述待分析特征数据输入故障预警识别模型进行分析识别，确定故障趋势等级；当所述故障趋势等级超过预设的预警阈值时，输出故障预警数据进行故障风险预警。本发明稳定性高、准确率高且成本低，可广泛应用于扶梯管理系统技术领域。
本发明授权一种基于迁移学习的自动扶梯故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的自动扶梯故障预警方法，其特征在于，包括： 采集目标扶梯的待分析特征数据，所述待分析特征数据包括振动数据、温度数据和噪声数据； 将所述待分析特征数据输入故障预警识别模型进行分析识别，确定故障趋势等级； 当所述故障趋势等级超过预设的预警阈值时，输出故障预警数据进行故障风险预警； 其中，所述故障预警识别模型通过迁移学习技术训练得到； 所述故障预警识别模型的训练过程包括以下步骤： 获取扶梯设备的相似设备的故障趋势分级模型，其中，所述相似设备包括但不限于涡轮机系统、直梯系统和传送带系统； 根据已经训练好的相似设备的故障趋势分级模型，获取源域训练数据；并根据扶梯样本获取目标域训练数据； 根据所述源域训练数据和所述目标域训练数据构建训练集，从所述目标域训练数据中随机选取子集作为验证集； 根据所述训练集和所述验证集，从数据层面和特征层面对所述相似设备的故障趋势分级模型进行迁移学习，构建扶梯设备的故障预警识别模型； 其中，通过迁移学习算法，融合所述源域训练数据和所述目标域训练数据构建训练集。
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