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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种基于人工智能的电梯曳引轮磨损激光测量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：CN121292227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511877365.7，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权一种基于人工智能的电梯曳引轮磨损激光测量方法是由张贵阳;张福生;张慧林;葛阳;杨兰玉;胡江涛;夏菁;赵吕希;吕晓康;张明华;王明一骏;祝茂原;陈妍;祝正兵;黄波设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的电梯曳引轮磨损激光测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的电梯曳引轮磨损激光测量方法，本发明通过“点云层‑参数层‑诊断层”三级神经网络与激光三角扫描协同，实现零靶标、高速、高精度的轮槽磨损检测：激光器发射径向扇形激光面，编码器同步输出角度信息，采集整圈像素点云；点云经坐标转换后，由最小二乘迭代求解曳引轮节圆半径作为基准；点云层用K临近图+图边卷积网络去噪并输出像素级掩码；参数层以两层LSTM预测脉冲间隔，经卡尔曼滤波校正角度；诊断层五层卷积共享特征，三检测头分别输出最大磨损深度、偏磨指数，并将前两头结果与节圆半径、电梯额定参数拼接，由第三检测头回归剩余寿命。

本发明授权一种基于人工智能的电梯曳引轮磨损激光测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电梯曳引轮磨损激光测量方法，其特征在于：包括以下步骤： 通过固定于曳引机侧壁的激光器向曳引轮轮槽底部发射径向扇形激光面，通过安装于曳引机主轴轴端的编码器同步获取曳引轮的旋转角度信息，由激光接收装置采集曳引轮旋转一周的像素坐标系下的点云数据； 基于激光三角法约束关系，将点云数据从像素坐标系转换为激光器内部坐标系坐标，利用旋转角度信息作为极角将点云数据转换为极坐标系表示，再转换获得三维世界坐标系坐标； 基于三维世界坐标系坐标，求解曳引轮节圆半径； 通过点云层对每个激光点构建K临近图搜索最近邻点形成无向边并生成边特征，通过图边卷积网络处理所述边特征以识别异常、去除噪声并提取局部几何特征，输出像素级去噪掩码； 参数层采用长短期记忆网络对编码器相邻脉冲时间间隔序列进行处理，预测下一脉冲间隔并输出校正角度和置信度，通过卡尔曼滤波器根据所述置信度将所述校正角度与原始角度编码脉冲进行最优加权融合，获得精确角度数据； 将像素级去噪掩码与精确角度数据输入诊断层的五层卷积模块抽取基础特征；所述五层卷积模块的输出特征分别供给三个检测头，第一检测头输出曳引轮最大磨损深度，第二检测头输出偏磨指数，第三检测头将第一检测头输出、第二检测头输出、曳引轮节圆半径及电梯额定参数与基础特征拼接后，输出剩余寿命估计值； 所述点云层中，K临近图为每个激光点搜索20个最近邻点形成无向边，所述边特征为两个激光点特征向量的距离，所述特征向量包含激光点在激光器内部坐标系中的横向坐标和深度坐标； 所述参数层的长短期记忆网络为两层结构，且每层长短期记忆网络的隐藏层维度为64维，参数层的两层长短期记忆网后均设置Dropout层； 所述诊断层的五层卷积模块中，每层卷积均采用3×3卷积核、步长1、填充1的配置，且每层卷积后依次执行批量归一化和ReLU激活操作，相邻两个卷积模块之间设置2×2最大池化层。

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