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龍圖騰網獲悉浙江新再靈科技股份有限公司申請的專利基于改進元學習的電梯加速度故障檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120397858B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510921027.2，技術領域涉及：B66B5/06；該發明授權基于改進元學習的電梯加速度故障檢測方法及裝置是由楊勝英;胡洪銘;雷景生;何倞;張毅;方黎明;張強;周洋;周峰;曹霖;劉桂芳設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進元學習的電梯加速度故障檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進元學習的電梯加速度故障檢測方法及裝置，包括：獲取目標電梯的原始加速度響應數據序列并進行預處理，預處理后隨機選取支持集和查詢集，構建并訓練加速故障檢測模型，加速故障檢測模型用于對支持集和查詢集進行特征提取，再將提取的特征進行原型計算，到得損失，其中在原型計算中引入類內距離正則化項；獲取困難樣本庫；通過測試集對加速故障檢測模型進行測試，以獲得模型的準確率，根據準確率，調整支持集與查詢集；根據困難樣本庫，重新劃分調整后的支持集和查詢集，對加速故障檢測模型進行再訓練；利用再訓練后的加速故障檢測模型進行故障檢測。解決相關技術中存在少樣本泛化與類別不平衡的技術問題。

本發明授權基于改進元學習的電梯加速度故障檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于改進元學習的電梯加速度故障檢測方法，其特征在于，包括： 獲取目標電梯的原始加速度響應數據序列； 對所述原始加速度響應數據序列進行預處理，得到包含時間信息的二維圖像； 從所述二維圖像中隨機選取支持集和查詢集； 根據所述支持集和查詢集，構建并訓練加速故障檢測模型，所述加速故障檢測模型用于對所述支持集和查詢集進行特征提取，再將提取的特征進行原型計算，到得損失，其中在所述原型計算中引入類內距離正則化項； 利用訓練后的加速故障檢測模型進行分類預測，當樣本被錯誤分類時加入對應類別的困難庫，獲得困難樣本庫，所述查詢集由困難樣本庫和普通樣本組成； 通過測試集對訓練后的加速故障檢測模型進行測試，以獲得模型的準確率，根據所述準確率，調整支持集與查詢集； 根據所述困難樣本庫，重新劃分調整后的支持集和查詢集，利用重新劃分的支持集和查詢集對所述加速故障檢測模型進行再訓練，以預測電梯的運行狀態； 將預處理后的加速度響應數據序列輸入到再訓練后的加速故障檢測模型中，獲得故障檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江新再靈科技股份有限公司，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市濱江區長河街道濱安路597號恒鼎大廈7層703室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。