[發明專利]電梯故障預測方法、系統、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202011284955.6
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112365066B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 江榮鈿;李良;莊旭強;李騫;黃丹燕
• 申請（專利權）人: 日立樓宇技術（廣州）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/20;G06N20/00;G16Y20/20;G16Y40/20;G16Y40/40;G16Y40/50
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 陳金普

1.一種電梯故障預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取電梯歷史故障數據以及與所述歷史故障數據對應的歷史狀態數據，并確定目標故障及目標故障下的多個目標故障類型；所述目標故障表示待預測的故障；所述歷史故障數據包括多個故障類型的故障數據；

從所述歷史故障數據和所述歷史狀態數據中，篩選出與所述目標故障和所述目標故障類型對應的目標歷史故障數據和目標歷史狀態數據，作為樣本數據；

將所述樣本數據輸入故障預測模型中，得到所述樣本數據的樣本特征參數與各個故障類型的故障關聯表；所述故障關聯表記錄有所述故障類型發生時，各個樣本特征參數與所述故障類型的關聯性權重；所述樣本特征參數包括故障參數和狀態參數；

將所述故障關聯表發送至邊緣服務器；所述邊緣服務器，用于獲取電梯的狀態數據和故障數據，根據所述狀態數據與所述故障數據確定當前樣本特征參數，根據所述當前樣本特征參數與所述故障關聯表，確定任一故障類型發生的概率；

其中，所述將所述樣本數據輸入故障預測模型中，得到所述樣本數據的樣本特征參數與各個故障類型的故障關聯表，包括：

分別將各個所述目標故障類型的故障碼作為目標故障碼，基于所述目標故障碼將所述樣本數據分為正例樣本和負例樣本；所述正例樣本表示故障碼為所述目標故障碼的樣本，所述負例樣本表示故障碼不為所述目標故障碼的樣本；

確定多個表征所述樣本數據的樣本特征，從所述正例樣本和所述負例樣本中統計得到各個樣本特征的樣本特征參數，對所述樣本特征參數與所述目標故障碼進行關聯分析，得到所述故障關聯表。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定目標故障以及目標故障下的多個目標故障類型，包括：

獲取所述歷史故障數據中各個故障碼的個數；

從各個故障碼中篩選出發生次數超出設定次數閾值的故障碼，將該故障碼對應的故障類型作為目標故障類型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障參數包括故障碼和故障碼的個數；

所述對所述樣本特征參數與所述目標故障碼進行關聯分析，得到故障關聯表，包括：

將所述故障碼的個數劃分為至少兩個類別；

根據各個故障碼的個數和劃分得到的類別，通過卡方測試方法對各個故障碼的個數與所述目標故障碼進行關聯分析，得到所述目標故障碼與所述目標故障碼對應的故障類型發生前各個故障碼的個數的關聯性權重。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述狀態參數包括瞬時指標和瞬時指標的指標值；

所述對所述樣本特征參數與所述目標故障碼進行關聯分析，得到故障關聯表，還包括：

確定多個瞬時指標，按照預設的時間窗長度，對所述歷史狀態數據進行統計處理，得到各個瞬時指標的指標值；

將各個所述瞬時指標的指標值離散化為至少兩個類別，根據離散化得到的類別和各個所述瞬時指標的指標值，通過卡方測試方法對各個瞬時指標的指標值與所述目標故障碼進行關聯分析，得到所述目標故障碼與所述目標故障碼對應的故障類型發生前各個瞬時指標的指標值的關聯性權重。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在從所述歷史故障數據和所述歷史狀態數據中，篩選出與所述目標故障和所述目標故障類型對應的目標歷史故障數據和目標歷史狀態數據，作為樣本數據之后，還包括：

對所述樣本數據進行過濾處理，得到符合預設條件的樣本數據。