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摘要：本申请涉及一种基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法及系统，所述方法包括获取电梯运行数据并提取相应的运行特征变量，结合电梯运行时间，将所述运行特征变量进行数据格式转换，得到统一数据格式的运行特征数据，在同一电梯运行时间下，分析相关的运行特征数据之间的变量关联关系，并构建异构电梯的故障预测模型，获取电梯异常时的故障特征变量和对应的故障运行状态，将所述故障特征变量和对应的故障运行状态输入至所述故障预测模型中，得到电梯故障预测结果，对所述电梯故障预测结果进行故障判定处理，根据故障判定结果对电梯进行故障溯源处理，得到异构电梯的故障检测数据。本申请具有提高异构电梯的故障检测准确性的效果。
主权项：1.一种基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法，其特征在于，包括：获取电梯运行数据并提取相应的运行特征变量，结合电梯运行时间，将所述运行特征变量进行数据格式转换，得到统一数据格式的运行特征数据；在同一电梯运行时间下，分析相关的运行特征数据之间的变量关联关系，并构建异构电梯的故障预测模型；获取电梯异常时的故障特征变量和对应的故障运行状态，将所述故障特征变量和对应的故障运行状态输入至所述故障预测模型中，得到电梯故障预测结果；对所述电梯故障预测结果进行故障判定处理，根据故障判定结果对电梯进行故障溯源处理，得到异构电梯的故障检测数据。
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百度查询： 广州冠达机电设备工程有限公司 基于深度强化学习算法的异构电梯故障检测方法及系统
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