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申请/专利权人：深圳技术大学
摘要：本发明公开了一种基于CANbus数据的图神经网络电梯异常监测方法，包括：步骤一、采用数据采集器从CANbus接口获取电梯信号；步骤二、利用数据采集器收集原始数据集并进行数据解析；步骤三、对关键特征数据进行数据处理；步骤四、构建并训练CNN模型；步骤五、对识别出的故障数据进行判断以及对故障库进行更新；本发明的数据基于电梯CANbus构建，具有广泛的通用性，且不需外加传感器；通过图神经网络基尼指数来判断电梯是否处于正常状态，除识别已知故障外，还具有一定未知故障识别能力，减少了对历史故障数据的依赖；模型不依赖专家知识，还将未知故障不断更新并反馈到现有故障库中，实现故障识别的可持续扩展。
主权项：1.一种基于CANbus数据的图神经网络电梯异常监测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、采用自行设计的数据采集器从电梯的CANbus接口获取电梯信号数据；步骤二、利用数据采集器收集不同运行状态下的CAN数据集并对该原始数据集进行数据解析，提取关键特征数据；步骤三、对关键特征数据进行数据处理，包括：S1：统一数据结构，将关键特征数据转化为电梯状态时序数据；S2：电梯运动保准化，将电梯的运动状态拆分为多个基本运动单元，每一个基本运动单元都只包含一次启动停止；S3：生成图像样本点，将每一次电梯的基本运动单元作为一个图像样本点，该图像样本点中包含有电梯各个状态特征在这个时间段内的变化情况；步骤四、构建并训练CNN模型，并利用CNN模型对CAN数据集中的异常数据进行识别；步骤五、将故障数据导入至故障库中进行判断以及对故障库进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳技术大学 一种基于CAN bus数据的图神经网络电梯异常监测方法
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