一种利用机器学习预测电梯按需维保周期的系统及方法
授权
摘要

本发明公开了一种利用机器学习预测电梯按需维保周期的系统及方法,其中,系统包括:基础数据模块,用于建立完整的电梯基础信息及履历信息;数据采集模块,用于采集实时的电梯环境数据、运行数据、故障数据;样本模块,用于根据实时的电梯环境数据、运行数据、故障数据与维保周期的关系,形成样本数据;周期预测模块,用于通过样本数据进行机器学习,并建立预测模型,以预测电梯按需维保周期。本发明利用机器学习建立数学模型,更能客观的反映电梯安全运行状态,按每部电梯,个性化计算出符合客观实际的维保周期,有效的提高维保效率、降低维保费用,减少设备故障率,实现了电梯按需维保的要求,保护群众乘梯安全。

基本信息
专利标题 :
一种利用机器学习预测电梯按需维保周期的系统及方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112830358A
申请号 :
CN202011615610.4
公开(公告)日 :
2021-05-25
申请日 :
2020-12-30
授权号 :
CN112830358B
授权日 :
2022-05-20
发明人 :
雷世翔
申请人 :
重庆厚齐科技有限公司
申请人地址 :
重庆市九龙坡区科园二路137号7-1-1号
代理机构 :
重庆创新专利商标代理有限公司
代理人 :
李智祥
优先权 :
CN202011615610.4
主分类号 :
B66B5/00
IPC分类号 :
B66B5/00  
IPC结构图谱
B
B部——作业;运输
B66
卷扬;提升;牵引
B66B
升降机;自动扶梯或移动人行道
B66B5/00
升降机中检测、故障纠正或安全装置的应用(
法律状态
2022-05-20 :
授权
2021-06-11 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : B66B 5/00
申请日 : 20201230
2021-05-25 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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