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申请/专利权人：上海辉度智能系统有限公司

摘要：本申请公开了一种自动扶梯故障预测诊断方法、装置及系统，该方法包括步骤：采集自动扶梯各工况下各关键部件的振动信号和运行状态信号；将振动信号的特征数据以及运行状态信号的原始数据中的噪声滤除，获得振动特征数据和工艺数据；并根据工艺数据划分工况，将每一工况下的振动特征数据进行归类得到多组故障诊断数据集；基于每一组故障诊断数据集中的振动特征样本，构建对应的故障诊断模型，对各个工况下的振动特征数据进行异常诊断，获得异常故障点；针对每一工况下的异常故障点，采用频谱分析方法进行故障定位分析，获得与各工况对应的故障定位信息，生成维修工单并展示，能够对自动扶梯进行较为精准的故障预判性诊断。

主权项：1.自动扶梯故障预测诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：采集自动扶梯各工况下各关键部件的振动信号和运行状态信号，振动信号和运行状态信号是基于各个时刻实时采集的，采集的信号混杂有各种故障噪声信号、多个工况之间的不同振动信号和运行状态信号；将所述振动信号的特征数据以及所述运行状态信号的原始数据中的噪声滤除，获得振动特征数据和工艺数据，工艺数据为驱动自动扶梯运行的电机电流；将所述振动特征数据和所述工艺数据对齐，根据所述工艺数据划分工况，将每一工况下的所述振动特征数据进行归类，得到多组故障诊断数据集；基于每一组所述故障诊断数据集中的振动特征样本，构建对应故障诊断模型，基于所述故障诊断模型对各工况下的所述振动特征数据进行异常诊断，获得异常故障点；针对每一工况下的所述异常故障点，采用频谱分析方法进行故障定位分析，获得与各工况对应的故障定位信息，生成维修工单并展示；接收用户在维修工单上的反馈信息更新设备数据知识库，通过设备数据知识库对新型孤立森林算法模型进行迭代式训练，在多次的维修工单反馈中不断修正新型孤立森林算法中的预设路径参数阈值，预设路径参数阈值与振动特征变化相关；其中，所述故障诊断模型为新型孤立森林算法模型，所述基于每一组所述故障诊断数据集中的振动特征样本，构建对应故障诊断模型，基于所述故障诊断模型对各工况下的所述振动特征数据进行异常诊断，获得异常故障点，包括：针对每一组所述故障诊断数据集，从中选取振动特征样本构成子样本集合，基于子样本集合初始化孤立树；从所述子样本集合中随机选取多个振动特征，基于每一所述振动特征确定多个分裂节点，基于每个所述分裂节点将所述子样本集合分裂为两个子集；对基于每个所述分裂节点分裂获得的所有子集进行方差指标的计算，并进一步计算方差减少系数；对每个振动特征数据，计算其与其他振动特征数据之间的距离，然后选择距离最近的近邻振动特征数据计算聚类系数；对方差减少系数和聚类系数进行归一化处理，设定比例权重系数，调节方差减少系数和聚类系数的贡献比例以确定最终划分指标；将划分指标最大的分裂节点作为目标分裂节点，基于多个所述目标分裂节点进行递归分裂直至到达孤立树的叶子节点；对于每个所述振动特征样本，计算其在孤立树中的路径参数，将所述路径参数超过预设路径参数阈值的振动特征样本作为异常故障点。

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