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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南電氣職業(yè)技術學院申請的專利基于多尺度特征提取的數(shù)據(jù)異常檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120316629B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510813444.5，技術領域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)基于多尺度特征提取的數(shù)據(jù)異常檢測方法是由周獻;鐘浩設計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多尺度特征提取的數(shù)據(jù)異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于多尺度特征提取的數(shù)據(jù)異常檢測方法，涉及數(shù)據(jù)異常檢測技術領域，依次進行了多源數(shù)據(jù)采集與環(huán)境標定、噪聲魯棒性多尺度特征提取、情景感知式異常檢測與傳感器冗余校驗、自適應反饋與協(xié)同更新決策，以及智能閾值學習與場景自適應；首先獲取并標注加速度、電流、電磁等多路信號，構(gòu)建環(huán)境標簽；然后利用TCN與LSTM融合模型提取短期沖擊及長期趨勢；再根據(jù)電梯工況和噪聲指數(shù)動態(tài)調(diào)節(jié)閾值并冗余校驗故障；隨后通過誤報漏報回流修正模型、傳感器權(quán)重與閾值；最后依托強化學習或元學習跨季節(jié)適配，構(gòu)建監(jiān)測?檢測?反饋?更新?自適應閉環(huán)，實現(xiàn)高精度、低誤報與強魯棒性，顯著提升電梯運行安全與維護效率。

本發(fā)明授權(quán)基于多尺度特征提取的數(shù)據(jù)異常檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多尺度特征提取的數(shù)據(jù)異常檢測方法，其特征在于：包括， 電梯處于不同工況時，自動調(diào)用多源傳感器數(shù)據(jù)，采用濾波與時間同步統(tǒng)一的序基準，結(jié)合客流與情景因素生成多維環(huán)境標簽，構(gòu)建可供后續(xù)多尺度分析的高置信度數(shù)據(jù)集； 初步清洗多源傳感器數(shù)據(jù)后，在多噪聲增強場景下啟用LTCN結(jié)構(gòu)，先以短期卷積TCN捕捉瞬態(tài)沖擊，再借助LSTM提煉長時依賴，輸出多尺度特征并增強故障檢出敏感度； 當多尺度特征生成且獲取知悉電梯工況與環(huán)境指數(shù)后，依據(jù)差值判定構(gòu)造動態(tài)閾值，并通過多傳感器冗余校驗僅對多源一致異常觸發(fā)告警，降低噪聲干擾引起的虛警； 若輸出可疑結(jié)果并獲得真實反饋，回溯多源傳感器數(shù)據(jù)和多尺度特征執(zhí)行誤報漏報樣本再標注，增量修訂判定閾值與傳感器權(quán)重并更新多尺度模型； 當環(huán)境季節(jié)突變或跨商場部署需求出現(xiàn)時，啟用強化學習與元學習機制根據(jù)當前狀態(tài)描述和獎勵函數(shù)自適應修正判定閾值并遷移LTCN部分參數(shù)； 在收集到最新正確報錯、誤報與漏報信息后，對閾值函數(shù)進行更新； 若頻繁出現(xiàn)某單一傳感器通道與其他通道的判定相沖突，相應地降低該通道在冗余校驗中對應的融合權(quán)重；當某個傳感器的誤報率高于預期時，則下調(diào)對應的權(quán)重，若其對故障判斷的貢獻度可靠性高，則提高對應權(quán)重； 針對多尺度模型LTCN，利用重新標注的故障樣本及正常樣本進行增量式或周期性再訓練，更新可學習參數(shù)； 在更新時定義帶懲罰項的損失函數(shù)，通過小批量或在線方式迭代更新多尺度模型，使其在新環(huán)境數(shù)據(jù)與故障案例的指導下不斷逼近最優(yōu)狀態(tài)； 將更新后的動態(tài)閾值函數(shù)與傳感器權(quán)重向量以及此處的再訓練后的模型參數(shù)統(tǒng)一打包到?jīng)Q策層中，使下一輪檢測時能立刻采用最新配置。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人湖南電氣職業(yè)技術學院，其通訊地址為：411100 湖南省湘潭市岳塘區(qū)下攝司潭下路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。