基于机器学习的电梯制动器故障诊断与状态监测系统 - 实用新型专利

标题：基于机器学习的电梯制动器故障诊断与状态监测系统 - 实用新型专利\n\n摘要：本实用新型专利涉及一种基于机器学习的电梯制动器故障诊断与状态监测系统，旨在提供一种能够准确诊断电梯制动器故障并实时监测其状态的新型技术。该系统通过使用机器学习算法，对电梯制动器的工作参数进行分析和学习，从而能够准确判断制动器的工作状态，并在发现异常情况时及时发出警报。该系统具备高度智能化和自动化的特点，能够提高电梯制动器的故障诊断效率和工作安全性。\n\n背景技术：目前，电梯制动器的故障诊断和状态监测主要依赖于传统的检测手段和人工判断，存在着诊断不准确、延误维修等问题。而机器学习技术作为一种能够从数据中学习和发现模式的方法，具有较强的自动化和智能化能力，因此在电梯制动器故障诊断和状态监测领域具有广阔的应用前景。\n\n发明内容：本实用新型专利提供的基于机器学习的电梯制动器故障诊断与状态监测系统主要包括数据采集模块、数据处理模块、机器学习模块和报警模块。其中，数据采集模块用于实时采集电梯制动器的工作参数，如制动器压力、温度等；数据处理模块对采集到的数据进行预处理和特征提取，并将处理后的数据输入到机器学习模块；机器学习模块通过训练和学习电梯制动器的工作数据，建立起制动器工作状态与工作参数之间的映射关系，并能够准确地判断制动器的工作状态；报警模块在发现制动器工作异常时，及时发出警报信号，以便维修人员及时处理。\n\n实施效果：通过实验证明，本实用新型专利提供的基于机器学习的电梯制动器故障诊断与状态监测系统具有较高的准确性和稳定性。其能够在电梯制动器发生故障或异常时，及时发出警报信号，提醒维修人员进行处理，避免了因故障延误导致的不必要的人身伤害和财产损失。同时，该系统还能够对电梯制动器的工作状态进行实时监测，提前预警可能出现的故障，提高了电梯制动器的工作安全性和可靠性。\n\n结论：本实用新型专利提供的基于机器学习的电梯制动器故障诊断与状态监测系统具有较高的实用性和创新性，能够有效提高电梯制动器的故障诊断效率和工作安全性。该系统在电梯行业具有广泛的应用前景，对于提升电梯行业的发展和安全性具有积极的意义。