结合注意力机制与MSCNN-BiLSTM模型的电梯主动式故障预警

摘要

主动式故障预警不仅可以辅助电梯的检修与维护,还可以最大程度地降低电梯安全事故。基于某公司现有电梯运行状态的数据集,提出一种电梯健康指数(HI)预测模型。该模型是结合注意力机制的多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的融合模型,可以全面提取电梯数据集的深层次特征和时序信息,实现HI预测和主动式故障预警。在与其他常见模型方法的比较中,证实了该文模型具有更好的预测性能。