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公开(公告)号：CN116788960A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310753474.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 桂林电子科技大学 , 吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心) , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: B66B13/26 , B66B13/24 , B66B5/00 , B66B1/34 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了基于三维点云深度学习的电梯门预感式防夹系统及方法，方法包括如下步骤：S1.使用三维扫描装置采集轿门和厅门关闭路程中的空间，通过三维扫描，得到点云图，通过点云图，得到异物的精简点云；S2.基于精简点云，通过预先训练好的卷积神经网络模型，得到异物点云数据，判断异物状态。采用三维点云深度学习的方法可以对电梯门关闭途中的各种异物进行精准识别，缩减电梯门关闭时间，提高电梯运行效率。
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公开(公告)号：CN116715112A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310793377.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心) , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种电梯平衡运行及安全保护系统，包括电梯整体，还包括：电磁控制模块、压力传感器、承载板、安全保护装置和电梯控制模块；电磁控制模块安装于电梯整体上；压力传感器安装在承载板四个角点上并与电梯整体固定；承载板安装在压力传感器的上表面；安全保护装置与压力传感器连接；电梯控制模块与安全保护装置连接。本申请可以实时检测电梯轿厢的重量，得到电梯运行过程中轿厢侧和对重侧的重量差，通过电磁力进行平衡，保证电梯轿厢和对重侧的重量实时平衡，实现电梯运行过程中的梯速稳定。
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公开(公告)号：CN116664111A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310799762.1
申请日：2023-07-03
Applicant: 桂林电子科技大学 , 吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心) , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06V40/20 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了电梯检验及维护保养人员操作规范评价方法及系统，具体包括以下步骤：获取电梯检验及维修保养过程信息、检验及维护保养项目信息和检验及维修保养操作信息；对电梯检验及维修保养过程信息进行检测，获取项目权重值和扣分情况；对检验及维修保养项目信息进行检测，获取操作权重值和关键行为权重值；基于项目权重值、扣分情况、操作权重值和关键行为权重值，获取规范评价结果，实现电梯检验及维护保养人员操作规范评价。本发明通过对电梯检验及维护保养人员操作的规范性进行评价，基于奖惩机制，促使相关人员在工作时更加认真、严谨，避免由于检验及维护保养过程中的非规范性操作而引起电梯安全隐患，提高公共安全。
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公开(公告)号：CN116767993A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310751160.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 桂林电子科技大学 , 吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心) , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电梯曳引轮曳引力匹配分析及自适应调节方法及系统，包括以下步骤：建立曳引轮、曳引钢丝绳等其特征与曳引力的特征数据集；建立曳引轮、曳引钢丝绳等其特征为输入，曳引力为输出的神经网络模型；对神经网络模型进行训练，获得最优神经网络模型，完成曳引力匹配分析。基于最优神经网络模型获得电梯运行过程中的实际曳引力，当实际曳引力不在标准范围时，通过曳引力调节装置调节包角，修正曳引力，并对曳引钢丝绳有效行程进行补偿，完成自适应调节。本发明可以根据曳引轮、曳引钢丝绳等其特征，完成曳引力匹配分析，并基于此完成曳引力自适应调节，有效避免电梯运行过程中由于曳引力过大、过小而引起的事故，保证电梯安全平稳运行。
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公开(公告)号：CN117228468A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311142440.6
申请日：2023-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学 , 吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心)
IPC: B66B5/00
Abstract: 本发明公开了一种载荷轻量化的电梯125％额定载荷制动试验方法，包括：在预设额定载荷条件下，获取电梯特征数据集；利用所述电梯特征数据集，对预设神经网络模型进行训练，获取最优神经网络模型；获取目标载荷制动试验特征，并将所述目标载荷制动试验特征映射为125％额定载荷制动试验特征，其中，所述目标载荷小于125％额定载荷；将所述125％额定载荷制动试验特征输入所述最优神经网络模型，获取电梯125％额定载荷下的制动性能。本发明基于特征神经网络模型，只需通过对于待测电梯进行小于125％额定载荷制动试验得到目标载荷制动试验特征，就能得到待测电梯125％额定载荷下的制动性能，实现了载荷轻量化。
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公开(公告)号：CN117088218A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311235649.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心)
Abstract: 本发明涉及电梯钢丝绳性能感知及寿命预测技术领域，特别是涉及一种电梯钢丝绳性能感知与寿命预测方法及系统，方法包括：提取钢丝绳特征，所述钢丝绳特征包括钢丝绳的表面特征、三维特征和内部特征；对所述钢丝绳特征进行分析以及加权融合，获取钢丝绳状态，并基于所述钢丝绳状态分别进行性能判断和寿命预测，获取所述钢丝绳的性能感知和寿命预测结果。本发明能够实现对电梯钢丝绳性能以及剩余寿命的精准分析和预测，确定电梯钢丝绳的最佳维护周期、降低检验人员的检验强度并且提高检验精度，保证电梯的安全稳定，有效的减少电梯因为缆绳引发的安全事故。
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