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龍圖騰網恭喜杭州市特種設備檢驗科學研究院(杭州市特種設備應急處置中心)申請的專利一種基于局部patch與增強位置編碼的電梯風險預警方法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：CN119503573B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202510065942.6，技術領域涉及：B66B5/00；該發明授權一種基于局部patch與增強位置編碼的電梯風險預警方法是由王黎斌;汪宏;張晶;李榛;任玉標;李偉忠;朱俊超;周俊堅;鄧麗芬;周原冰;王陸嘉;崔天順;吳琳琳設計研發完成，并于2025-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于局部patch與增強位置編碼的電梯風險預警方法在說明書摘要公布了：本發明提供的一種基于局部patch與增強位置編碼的電梯風險預警方法，其首先采集物聯網電梯的原始數據，將原始數據清洗后轉換為多變量時序特征；然后對多變量時間序列進行patch操作，既將每個輸入的單變量時間序列首先被劃分為patch，作為Transformer的輸入token，既保留了局部語義信息，又可以在輸入token數量相同的情況下獲得更長的回視窗口；對token進行相對位置編碼后，輸入到Transformer模型中，在模型中，采用自注意力機制和卷積池化層對patch進行提取和交叉，來關注patch之間的特征關系，同時關注patch內的時間特征關系；將全局時序特征和patch內時序特征進行fusion操作后交給全連接層進行預測輸出預測結果；模型訓練時，模型通過優化算法進行調整提高性能。

本發明授權一種基于局部patch與增強位置編碼的電梯風險預警方法在權利要求書中公布了：1.一種基于局部patch與增強位置編碼的電梯風險預警方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：采集物聯網電梯的數據作為風險預警的原始數據，存儲于數據庫中；S2：對采集到的原始數據進行清洗，生成多變量時序特征，多變量時序特征包括：密集特征、稀疏特征和靜態特征；S3：對生成的多變量時序特征進行預處理和patch操作，對輸入的時間序列采用patch模塊對時序數據進行分段處理，將輸入的時間序列按照一定大小的窗口和步長分割，并以分割形成的patch塊作為token輸入；S4：對輸入的token通過相對位置編碼層進行位置編碼獲得綜合向量特征；S5：將綜合向量特征按照輸入維度輸入傳輸到雙重注意力模塊進行雙重注意力建模，雙重注意力模塊包括patch內注意力和patch間注意力，基于計算權重采用softmax函數對輸入時序特征進行歸一化處理；根據自注意力機制的處理結果，通過卷積池化操作對綜合向量特征進行提取和交叉；S6：將經過雙重注意力機制計算的輸出向量進行降維，輸出對應的故障類型，將降維結果通過softmax函數轉換后獲得故障概率分布；S7：對多變量Transformer模型進行訓練，調整多變量Transforme模型的參數，采用損失函數和Adam優化器，結合驗證集評估模型性能，根據評估結果對模型結構或訓練過程進行調整；S8：采用自定義的多層卷積塊對預測的故障類型和故障概率分布的數據進行后處理，以提取具體的維保需求。

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杭州市特種設備檢驗科學研究院(杭州市特種設備應急處置中心)，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市拱墅區中山北路351號；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”。