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龙图腾网获悉上海小梯匠网络科技股份有限公司申请的专利基于AI大模型电梯行业数据的故障预测处理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：CN120561746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511053116.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于AI大模型电梯行业数据的故障预测处理方法是由张昌盛;张毅刚设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型电梯行业数据的故障预测处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI大模型电梯行业数据的故障预测处理方法，本发明涉及电梯故障预测技术领域，首先提取云端数据库中故障部件为曳引机的电梯维保信息并聚类分析，确定故障类型集与最佳处理方案序列；接着构建故障前兆特征组，以卷积神经网络为基础构建电梯故障预测模型，利用相应比例的故障前兆特征组、故障类型序列及最佳处理方案序列作为样本进行训练和验证；随后获取待监测电梯，构建其曳引机数字孪生模型，实时获取运行参数序列输入故障预测模型，输出故障相关类型、最佳处理方案及故障发生时间，并对操作人员进行告警提醒，核心在于实现对电梯曳引机故障的精准预测与提前告警，保障电梯运行安全。

本发明授权基于AI大模型电梯行业数据的故障预测处理方法在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型电梯行业数据的故障预测处理方法，其特征在于，本方法包括如下： 步骤一，从云端数据库内提取任意一种类型电梯所关联的若干故障部件为曳引机的电梯维保信息进行聚类分析，确定该种类型电梯的曳引机所关联的故障类型集及其所对应的最佳处理方案序列，具体方式为： 以故障部件为曳引机作为检索条件，提取故障部件为曳引机的电梯维保信息，总数记为j，得电梯维保信息集； 获取中的所有不同故障类型，总数记为m，将m种故障类型记为故障类型集； 获取并确定电梯维保信息集中的所有不同故障类型，总数记为m，将m种故障类型记为故障类型集，其中，一个电梯维保信息对应一个故障类型，若存在重复的故障类型，重复的故障类型不重复计数； 同理，确定中的所有不同种处理方案，得处理方案集，其中，n表示不同种处理方案的总数，； 将处理方案集与故障类型集进行交叉组合，得到o个组合结果，记作聚类条件序列，其中，； 构建o个缓存池，记为缓存池序列：，其中，对应，u为计数索引，； 遍历，将符合聚类条件序列中对应聚类条件的电梯维保信息纳入对应缓存池中； 提取o个缓存池各自所缓存的电梯维保信息，按照缓存池序列的顺序记作电梯维保信息聚类序列，其中，任意一个电梯维保信息聚类中不低于1个电梯维保信息，不超过j个电梯维保信息； S11、提取故障类型集； S12、从中提取任意一个故障类型，其中，k为计数索引，； S13、从电梯维保信息聚类序列中提取故障类型为的电梯维保信息，总数记为x； 将x个电梯维保信息按提取顺序记作电梯维保信息筛选序列，其中，； S14、从中提取所有种类的处理方案，总数记为y，按提取顺序记作处理方案筛选序列； S15、从中提取x个电梯编号，按提取顺序记作电梯编号筛选序列； S16、从中提取x个检修时间，按提取顺序记作检修时间筛选序列； S17、持续监测所对应的x个电梯，直到x个电梯的曳引机再次发生故障类型为的故障； 提取x个故障发生时间，按的顺序记作故障发生时间筛选序列； S18、采用对应减去，得到检修维持时间筛选序列； S19、提取中任意一个处理方案，并从中提取所有处理方案为的检修维持时间进行平均，得所关联的平均检修维持时间，记为，其中，z为计数索引，； 同理，确定中所有处理方案所关联的平均检修维持时间，并按的顺序排序，记为平均检修维持时间序列； S110、从中提取时间最长的平均检修维持时间，记为； 获取对应的处理方案，将作为所关联的最佳处理方案，重命名为； S111、重复步骤S12至S110，确定中所有故障类型所关联的最佳处理方案，汇总得最佳处理方案序列； 步骤二，基于故障部件为曳引机的电梯维保信息，从云端数据库中提取故障发生时间前的一个回溯周期内曳引机的运行参数，构建各运行参数所关联的运行参数序列，生成曳引机所有故障类型所关联的故障前兆特征组； 步骤三，构建与曳引机所关联的电梯故障预测模型，将故障前兆特征组、故障类型序列以及最佳处理方案序列划分为训练样本以及验证样本分别对电梯故障预测模型进行训练与验证； 步骤四，获取待监测电梯，构建待监测电梯的曳引机所关联的曳引机数字孪生模型，获取模拟所得的运行参数，并基于运行参数序列构建故障前兆特征组作为输入数据，输入电梯故障预测模型，输出待监测电梯的曳引机所关联的故障类型、最佳处理方案以及故障发生时间，并对操作人员给出对应告警提醒。

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