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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于改进DANN模型的电梯曳引轮故障判断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：CN115358276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211055897.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于改进DANN模型的电梯曳引轮故障判断方法是由郭方洪;赵丹波;窦云飞;董辉;吴祥;俞立设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DANN模型的电梯曳引轮故障判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进DANN模型的电梯曳引轮故障判断方法，包括：采集目标域数据和源域数据并记录域分类标签；采用小波包分解对目标域和源域数据进行分解重构得到重构信号；利用马尔可夫转移矩阵提取重构信号的时频特征构建马尔可夫变迁场作为输入特征；建立改进DANN模型；利用源域数据对应的输入特征预训练改进DANN模型的特征提取器和分类器；将目标域数据和源域数据对应的输入特征和域分类标签输入预训练好的模型进行对抗训练获得最终DANN模型；将待检测信号输入最终DANN模型获得故障诊断结果。该方法解决样本不足的同时，充分提取振动信号的相关特征，结合迁移学习实现快速准确诊断电梯故障，便于设备安全维护。

本发明授权一种基于改进DANN模型的电梯曳引轮故障判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DANN模型的电梯曳引轮故障判断方法，其特征在于：所述基于改进DANN模型的电梯曳引轮故障判断方法包括如下步骤： S1、采集电梯运行过程中的振动信号作为目标域数据并记录域分类标签，所述目标域数据包括正常样本和曳引轮故障样本； S2、利用电梯3D运动模型模拟电梯正常运行状态和曳引轮故障运行状态，采集对应的样本数据打上分类标签作为源域数据并记录域分类标签； S3、采用小波包分解对目标域数据和源域数据进行分解重构得到重构信号； S4、利用马尔可夫转移矩阵提取重构信号的时频特征构建马尔可夫变迁场作为输入特征； S5、建立改进DANN模型，所述改进DANN模型包括特征提取器、分类器、域判别器和梯度反转层，所述特征提取器分别与所述分类器和梯度反转层的输入端连接，所述梯度反转层的输出端与所述域判别器的输入端连接，其中，所述特征提取器包括依次连接的第一卷积模块、第二卷积模块、第三卷积模块、全连接层和Faltten层，所述第一卷积模块、第二卷积模块、第三卷积模块均包括依次连接的卷积层和池化层，所述域判别器包括依次连接的第四卷积模块和全连接层，所述第四卷积模块包括至少一个卷积层； S6、利用源域数据对应的输入特征预训练改进DANN模型的特征提取器和分类器； S7、将目标域数据和源域数据对应的输入特征和域分类标签输入预训练好的改进DANN模型进行对抗训练，直到模型收敛，获得最终DANN模型； S8、将待检测的振动信号输入最终DANN模型，获得故障诊断结果。

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