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龙图腾网恭喜湖南电气职业技术学院申请的专利基于人工智能的电梯曳引系统故障检测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：CN119911772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510415957.0，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权基于人工智能的电梯曳引系统故障检测方法是由向程谕;曾泽恩;张楠楠;梁烨设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电梯曳引系统故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的电梯曳引系统故障检测方法，属于智能化电梯运维技术领域，方法包括采集电梯曳引系统数据、增强电梯曳引系统数据、构建故障检测模型和电梯曳引系统故障检测。本发明采用递归生成对抗网络模型进行数据增强，更好地捕捉数据的时序依赖性，且使合成数据在统计特性上更接近实际数据，提高合成数据真实性，从而降低模型训练时的偏差，增强电梯曳引系统故障检测准确性和可靠性；采用并行深度卷积耦合图卷积网络，构建电梯曳引系统故障检测模型，充分提取局部和全局特征，有效处理多尺度特征，并通过图结构建模捕捉数据之间的复杂关系，从而提高了电梯曳引系统故障检测的精度，为智能化电梯运维提供更精准的数据支持。

本发明授权基于人工智能的电梯曳引系统故障检测方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的电梯曳引系统故障检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：采集电梯曳引系统数据，得到电梯曳引系统状态标签和电梯曳引系统实际数据； 步骤S2：增强电梯曳引系统数据，依据电梯曳引系统状态标签和电梯曳引系统实际数据，采用递归生成对抗网络模型进行数据增强，得到电梯曳引系统增强数据；所述递归生成对抗网络模型包括生成器和判别器；结合矩量匹配损失函数构建生成器损失函数，通过引入梯度惩罚项构建判别器损失函数； 步骤S3：构建故障检测模型，依据电梯曳引系统状态标签和电梯曳引系统增强数据，采用并行深度卷积耦合图卷积网络，构建电梯曳引系统故障检测模型； 所述并行深度卷积耦合图卷积网络，包括输入层、并行深度卷积子网、特征融合注意力块、并行图卷积子网和分类输出层； 所述并行深度卷积子网，用于并行捕捉多尺度特征； 所述特征融合注意力块，用于融合多尺度特征并聚焦关键特征； 所述并行图卷积子网，用于进一步捕捉特征之间的关系； 步骤S4：电梯曳引系统故障检测。

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湖南电气职业技术学院，其通讯地址为：411101 湖南省湘潭市岳塘区下摄司潭下路2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”。