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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利基于一维卷积神经网络和元学习的电梯故障诊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：CN115577237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211094176.9，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权基于一维卷积神经网络和元学习的电梯故障诊断方法是由董天威;臧传治;赵宝军;柴飞飞设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一维卷积神经网络和元学习的电梯故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于一维卷积神经网络和元学习的电梯故障诊断方法，先获取电梯轿厢在运动过程中产生的加速度信号，然后对加速度信号进行预处理和小波软阈值降噪，提取降噪后数据的轮廓特征，使用重采样技术固定数据维数，生成完整数据集，按照N‑wayK‑shot原则划分完整数据集使其符合元学习策略的要求，将划分好的数据分批次送入一维卷积神经网络中采用元学习策略完成模型的训练与测试，该方法能够有效降低电梯运行特征的提取难度，使用少量样本就可获得具有很强泛化能力、较高精度的电梯故障诊断模型。

本发明授权基于一维卷积神经网络和元学习的电梯故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于一维卷积神经网络和元学习的电梯故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取多部电梯运行时轿厢产生的铅直方向加速度数据，并对多部电梯轿厢加速度信号进行数据预处理； 步骤2：将预处理后的加速度信号数据进行降噪处理；将预处理后的加速度信号数据进行小波分解处理，对小波分解后得到的加速度信号进行软阈值降噪； 步骤3：提取降噪后加速度信号数据的轮廓特征并进行重采样，构建完整数据集； 步骤4：将完整数据集划分为训练集和测试集； 步骤5：按照元学习策略要求，将已有的训练集分为训练集支持集和训练集查询集，将已有的测试集划分为测试集支持集和测试集查询集； 步骤6：构建基于一维卷积神经网络的特征提取网络和特征分类网络，将划分好的训练集支持集、训练集查询集、测试集支持集和测试集查询集作为网络的输入，使用元学习策略训练基于一维卷积神经网络的特征提取网络和特征分类网络； 其中，步骤6包括以下步骤： 步骤6.1：构建一维卷积神经网络的过程为依次构建特征提取网络和特征分类网络； 步骤6.2：特征提取网络包含四个卷积层和四个正则化层，卷积层和正则化层的参数都相同，卷积层有64个卷积核，卷积核大小为2，步长为2，激活函数为Relu； 步骤6.3：特征分类网络是使用全连接层和Softmax函数完成对已有特征的分类，卷集层提取得到的特征拉长组合成为一个列向量，该列向量为特征提取分类网络的输入；特征分类网络包含两个全连接层，第一个全连接层与特征提取网络的最后一层相连激活函数为Relu，第二个全连接层与第一个全连接层相连其激活为Softmax函数；第一个全连接层有256个神经元，第二个全连接层有N个神经元。

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