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龍圖騰網恭喜湖南電氣職業技術學院申請的專利基于人工智能的電梯曳引系統故障檢測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：CN119911772B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510415957.0，技術領域涉及：B66B5/00；該發明授權基于人工智能的電梯曳引系統故障檢測方法是由向程諭;曾澤恩;張楠楠;梁燁設計研發完成，并于2025-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的電梯曳引系統故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于人工智能的電梯曳引系統故障檢測方法，屬于智能化電梯運維技術領域，方法包括采集電梯曳引系統數據、增強電梯曳引系統數據、構建故障檢測模型和電梯曳引系統故障檢測。本發明采用遞歸生成對抗網絡模型進行數據增強，更好地捕捉數據的時序依賴性，且使合成數據在統計特性上更接近實際數據，提高合成數據真實性，從而降低模型訓練時的偏差，增強電梯曳引系統故障檢測準確性和可靠性；采用并行深度卷積耦合圖卷積網絡，構建電梯曳引系統故障檢測模型，充分提取局部和全局特征，有效處理多尺度特征，并通過圖結構建模捕捉數據之間的復雜關系，從而提高了電梯曳引系統故障檢測的精度，為智能化電梯運維提供更精準的數據支持。

本發明授權基于人工智能的電梯曳引系統故障檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的電梯曳引系統故障檢測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：采集電梯曳引系統數據，得到電梯曳引系統狀態標簽和電梯曳引系統實際數據； 步驟S2：增強電梯曳引系統數據，依據電梯曳引系統狀態標簽和電梯曳引系統實際數據，采用遞歸生成對抗網絡模型進行數據增強，得到電梯曳引系統增強數據；所述遞歸生成對抗網絡模型包括生成器和判別器；結合矩量匹配損失函數構建生成器損失函數，通過引入梯度懲罰項構建判別器損失函數； 步驟S3：構建故障檢測模型，依據電梯曳引系統狀態標簽和電梯曳引系統增強數據，采用并行深度卷積耦合圖卷積網絡，構建電梯曳引系統故障檢測模型； 所述并行深度卷積耦合圖卷積網絡，包括輸入層、并行深度卷積子網、特征融合注意力塊、并行圖卷積子網和分類輸出層； 所述并行深度卷積子網，用于并行捕捉多尺度特征； 所述特征融合注意力塊，用于融合多尺度特征并聚焦關鍵特征； 所述并行圖卷積子網，用于進一步捕捉特征之間的關系； 步驟S4：電梯曳引系統故障檢測。

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湖南電氣職業技術學院，其通訊地址為：411101 湖南省湘潭市岳塘區下攝司潭下路2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”。