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龙图腾网获悉厦门天堉物联网科技有限公司申请的专利基于多模态神经网络的电梯智能运维管理方法及系统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：CN121493741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610021365.5，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权基于多模态神经网络的电梯智能运维管理方法及系统是由项琳;张尹锋;孙可;李燕杰;林炳丰;刘铖辉设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态神经网络的电梯智能运维管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多模态神经网络的电梯智能运维管理方法及系统，涉及运维管理技术领域，所述方法包括：步骤1，采集多源时序监测数据，并构建多模态神经网络，将多源时序监测数据输入多模态神经网络，得到振动特征向量、声学特征向量与视觉特征向量；步骤2，将振动特征向量、声学特征向量与视觉特征向量输入至多模态神经网络中的跨模态特征融合层进行融合，生成一个多模态联合特征向量。本发明通过多源时序监测数据的多模态特征融合、多维健康状态表征建模，以及数据可靠性评估驱动的融合权重动态调整，有效提升电梯故障诊断的准确性与维护决策的合理性，实现电梯智能运维精准度与效率的提升。

本发明授权基于多模态神经网络的电梯智能运维管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态神经网络的电梯智能运维管理方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，采集多源时序监测数据，并构建多模态神经网络，将多源时序监测数据输入多模态神经网络，得到振动特征向量、声学特征向量与视觉特征向量； 步骤2，将振动特征向量、声学特征向量与视觉特征向量输入至多模态神经网络中的跨模态特征融合层进行融合，生成一个多模态联合特征向量； 步骤3，基于多模态联合特征向量，在特征空间中计算得到稳态参考特征向量作为基准特征锚点，基于预设的特征维度-健康状态关联规则，从当前的多模态联合特征向量与稳态参考特征向量的差值中，分别提取表征曳引机轴承磨损度的第一状态向量、表征制动器闸瓦间隙的第二状态向量、表征导轨对中度的第三状态向量、表征轿厢运行垂直平稳度的第四状态向量及表征层门启闭同步性的第五状态向量，作为五个关键健康状态表征向量；以基准特征锚点为顶点，将五个关键健康状态表征向量作为边向量进行合成，构建一个多维健康状态表征多面体； 步骤4，将多维健康状态表征多面体映射至一个由预设的规则正多面体定义的参考空间中，计算顶点偏离度、体积重叠比例与表面积差异系数； 步骤5，根据顶点偏离度向量、体积重叠比例与表面积差异系数，计算多模态数据可靠性评估向量； 步骤6，利用多模态数据可靠性评估向量动态调整跨模态融合中的特征权重，并基于权重调整后生成的融合特征进行故障诊断与维护决策。

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