在现代社会，电梯已经成为城市生活中不可或缺的一部分。然而，电梯故障和事故也给人们带来了安全隐患与经济损失。因此，提前预测电梯故障具有重要意义。本书旨在介绍机器学习方法在电梯故障预判中的应用，通过运用智能技术，提前预判乘客电梯机械故障，以提高电梯的安全性、可靠性和运行效率。

　　本书详细阐述智能预判方法的理论基础和技术框架，通过运用机器学习、数据分析和模式识别等先进技术，提出了一种基于物联网模式的电梯故障预诊断方法；通过监测电梯系统中各种传感器数据和指标，结合历史故障数据和模型训练，实现对电梯机械故障的智能预测。另外，本书还探讨了实际应用中如何建立预测模型和优化算法，以提高故障预测的准确性和实时性。本书通过实际案例和应用实验，验证所提出的方法的有效性和实用性。通过本书的学习和实践，读者将能够掌握乘客电梯机械故障智能预判的核心理论和方法，为电梯安全运行和按需维保做出积极贡献。

　　本书第一完成单位为常熟理工学院。本书内容来自苏州市科技计划（SYG202021）、江苏省高等学校自然科学研究（20KJA460011、21KJA510003）、苏州市吴江区科技计划（智能电梯技术研究中心）等基金项目的阶段性成果。本书在撰写过程中得到了中国特种设备检测研究院、江苏省特种设备安全监督检验研究院、东南电梯股份有限公司、通用电梯股份有限公司、苏州莱茵电梯股份有限公司以及苏州远志科技有限公司等单位的大力支持。

　　通过不断的研究和创新，智能预判方法将在乘客电梯领域发挥越来越重要的作用。衷心希望本书能够为乘客电梯行业的从业者、维保人员、研究学者及相关领域的决策者提供有价值的参考，促进电梯安全性和可靠性的提升。

　　由于作者水平有限，书中难免存在缺点和不足之处，恳请读者批评指正。

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外电梯故障诊断与预判研究现状

1．3 主要研究内容及结构安排

第2章 电梯关键零部件性能退化状态确定

2．1 引言

2．2 经典K-means算法

2．3 K-means聚类算法的参数及其改进

2．4 曳引机试验

2．5 本章小结

第3章 自适应故障识别

3．1 引言

3．2 自适应识别方法

3．3 实验验证

3．4 本章小结

第4章 零样本学习的电梯故障诊断

4．1 引言

4．2 自适应生成网络

4．3 电梯模拟实验与分析

4．4 本章小结

第5章 单分类自适应多工况电梯异常状态检测

5．1 引言

5．2 基本原理

5．3 实验及分析

5．4 本章小结

基于量子遗传算法和LSTM算法的改进PF算法电梯关键零部件剩余使

第6章

用寿命预测

6．1 引言

6．2 基本原理

6．3 实验及分析

6．4 本章小结

第7章 基于改进LSTM算法的多工况电梯关键零部件剩余使用寿命预测

7．1 引言

7．2 数据预处理

7．3 深度预测网络

7．4 剩余使用寿命预测方法

7．5 实验验证

7．6 本章小结

第8章 多工况多故障模式电梯曳引机剩余使用寿命迁移预测

8．1 引言

8．2 -维时间序列数据的构建

8．3 动态对抗域自适应迁移网络

8．4 实验验证

8．5 本章小结

第9章 跨工况自适应剩余使用寿命预测

9．1 引言

9．2 自适应迁移剩余使用寿命预测网络

9．3 曳引机剩余使用寿命预测实验验证

第10章 基于变分编码的小样本联邦迁移故障诊断

第11章 总结与展望

参考文献