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龙图腾网恭喜杭州市特种设备检验科学研究院(杭州市特种设备应急处置中心)申请的专利一种基于局部patch与增强位置编码的电梯风险预警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：CN119503573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510065942.6，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权一种基于局部patch与增强位置编码的电梯风险预警方法是由王黎斌;汪宏;张晶;李榛;任玉标;李伟忠;朱俊超;周俊坚;邓丽芬;周原冰;王陆嘉;崔天顺;吴琳琳设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部patch与增强位置编码的电梯风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于局部patch与增强位置编码的电梯风险预警方法，其首先采集物联网电梯的原始数据，将原始数据清洗后转换为多变量时序特征；然后对多变量时间序列进行patch操作，既将每个输入的单变量时间序列首先被划分为patch，作为Transformer的输入token，既保留了局部语义信息，又可以在输入token数量相同的情况下获得更长的回视窗口；对token进行相对位置编码后，输入到Transformer模型中，在模型中，采用自注意力机制和卷积池化层对patch进行提取和交叉，来关注patch之间的特征关系，同时关注patch内的时间特征关系；将全局时序特征和patch内时序特征进行fusion操作后交给全连接层进行预测输出预测结果；模型训练时，模型通过优化算法进行调整提高性能。

本发明授权一种基于局部patch与增强位置编码的电梯风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部patch与增强位置编码的电梯风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集物联网电梯的数据作为风险预警的原始数据，存储于数据库中；S2：对采集到的原始数据进行清洗，生成多变量时序特征，多变量时序特征包括：密集特征、稀疏特征和静态特征；S3：对生成的多变量时序特征进行预处理和patch操作，对输入的时间序列采用patch模块对时序数据进行分段处理，将输入的时间序列按照一定大小的窗口和步长分割，并以分割形成的patch块作为token输入；S4：对输入的token通过相对位置编码层进行位置编码获得综合向量特征；S5：将综合向量特征按照输入维度输入传输到双重注意力模块进行双重注意力建模，双重注意力模块包括patch内注意力和patch间注意力，基于计算权重采用softmax函数对输入时序特征进行归一化处理；根据自注意力机制的处理结果，通过卷积池化操作对综合向量特征进行提取和交叉；S6：将经过双重注意力机制计算的输出向量进行降维，输出对应的故障类型，将降维结果通过softmax函数转换后获得故障概率分布；S7：对多变量Transformer模型进行训练，调整多变量Transforme模型的参数，采用损失函数和Adam优化器，结合验证集评估模型性能，根据评估结果对模型结构或训练过程进行调整；S8：采用自定义的多层卷积块对预测的故障类型和故障概率分布的数据进行后处理，以提取具体的维保需求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市特种设备检验科学研究院(杭州市特种设备应急处置中心)，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市拱墅区中山北路351号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。