CN116737085B - 一种电梯维护数据高效存储方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种电梯维护数据高效存储方法,包括:获取蜗轮、蜗杆轴向游隙规定数值范围和测量数据、保证侧隙数据,对保证侧隙数据进行预处理,将预处理后的保证侧隙数值序列转换为二维矩阵,根据二维矩阵中数值和经过预处理蜗轮、蜗杆轴向游隙规定数值范围进行分类二值转置操作得到新二维矩阵,根据新二维矩阵中子块为1完成二进制编码转换,光栅扫描确定新二维矩阵中子块为1的初始起点,根据初始点二进制编码和其余子块为1的二进制编码进行最优匹配编码子段计算,根据最优匹配编码子段确定最优压缩存储路径。本发明通过构建数据特征二维矩阵,自适应获取最优压缩路径,提高数据冗余程度达到最优压缩存储效果。

Description

一种电梯维护数据高效存储方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种电梯维护数据高效存储方法。
背景技术
电梯维护是电梯生命链的重要组成部分,为减少故障出现的频率,避免发生安全事故以及延长电梯的使用寿命,在维保行业制定了详细且严格的规章制度和安全技术规范,其中就包括电梯内部最重要的主机部分曳引机,其为电梯的动力设备影响着电梯的性能和安全,而在日常较为频繁地使用后其精度会发生变化,在电梯运行过程中,起停和换向时会引起较大的冲击,导致推力轴承容易发生磨损,会使蜗杆的窜动量超差,并影响蜗轮副的正常啮合情况,因此在维护检查时,需要对测量数据进行存储并判断是否在规定的要求范围内,并对不符合要求的设备调整其压盖垫片、更换轴承,以使轴向窜动量和蜗轮副的啮合达到规定要求。
由于维护数据体量庞大,应当采取有效的数据压缩方法对其进行存储,并最大程度的提高存储效率,传统的压缩方法常常会使用游程编码进行压缩,但该方式只对于存在连续多个重复数值的数据集压缩效果较佳,对于数据集序列中存在连续多个重复数值较少的数据集的压缩效果就相对不佳甚至可能出现数据膨胀的情况。
发明内容
本发明提供一种电梯维护数据高效存储方法,以解决现有的问题。
本发明的一种电梯维护数据高效存储方法采用如下技术方案:
本发明一个实施例提供了一种电梯维护数据高效存储方法,该方法包括以下步骤:
获取电梯曳引机数据,所述数据包括电梯曳引机蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围和测量数据以及保证侧隙数据,对数据进行预处理,将预处理后的保证侧隙数值序列转换为二维矩阵存储结构;
根据二维矩阵中的数值和经过预处理的蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围进行分类二值转置操作得到新的二维矩阵;所述新的二维矩阵中包括值为0或者1的子块,根据新的二维矩阵中子块为1对应的十进制数完成二进制编码转换;
利用光栅扫描确定新的二维矩阵中子块为1的初始点,根据初始点的二进制编码和其它子块为1的二进制编码得到两个二进制编码的匹配程度,根据匹配程度得到最优匹配编码子段;
根据最优匹配编码子段、匹配程度将矩阵中二进制编码对应的矩阵索引值按从小到大顺序统计得到最优压缩存储路径,对二进制编码进行游程编码压缩存储。
进一步地,所述将预处理后的保证侧隙数值序列转换为二维矩阵存储结构,包括的具体步骤如下:
将保证侧隙数值序列中保证侧隙数据值按照顺序依次排列,以其中个数据值为一行,将保证侧隙数值序列从首位数据值开始分割成/>行,不能构成矩阵的位置进行补0操作,得到尺寸为/>的二维矩阵,以二维矩阵进行存储。
进一步地,所述对数据进行预处理,包括的具体步骤如下:
上式中,表示预处理之后的新数据值,/>表示原始数据数值,原始数据包括蜗轮轴向游隙数据、蜗杆轴向游隙数据以及保证侧隙数据。
进一步地,所述根据二维矩阵中的数值和经过预处理的蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围进行分类二值转置操作得到新的二维矩阵,包括的具体步骤如下:
对二维矩阵中的数据进行下列分类操作:
(1)
(2)
上式中,将二维矩阵数据分为A类数据和B类数据,表示保证侧隙二维矩阵中第i个数据值,/>和/>分别表示规定数值中蜗杆轴向游隙数据进行预处理后的最大值和最小值,/>和/>则分别表示规定数值中蜗轮轴向游隙数据进行预处理后的最大值和最小值,将同时满足(1)式条件的/>归类到A类数据,将满足(2)式其中一个条件的归类到B类数据,将A类数据全部置为0,B类数据全部置为1得到新的二维矩阵。
进一步地,所述利用光栅扫描确定新的二维矩阵中子块为1的初始点,包括的具体步骤如下:
对二维矩阵中标记1的子块按照光栅扫描方式进行逐行扫描,索引值由小到大,将扫描到的标记1的子块记为初始点。
进一步地,所述根据初始起点的二进制编码和其它子块为1的二进制编码得到两个二进制编码的匹配程度,包括的具体步骤如下:
获取第v个初始点的二进制编码子段与第j个初始点的二进制编码子段的匹配程度:
上式中,表示第v个初始点的二进制编码子段与第j个初始点的二进制编码子段的匹配程度,/>表示矩阵中最大数值对应的二进制编码的段长,/>表示第/>个初始点的二进制编码子段的索引值为/>的位上数值,/>表示第/>个二进制编码子段的索引值为/>的位上数值,/>为异或运算。
进一步地,所述根据匹配程度得到最优匹配编码子段,包括的具体步骤如下:
获取第v个初始点的二进制编码子段与其他所有初始点的二进制编码子段的匹配程度;在第v个初始点的二进制编码子段之外的所有初始点的二进制编码子段中,统计与第v个初始点的二进制编码子段匹配程度大于等于阈值的二进制编码子段的个数,记为/>
获取第个初始点的匹配评估指标,同理获取所有初始点的匹配评估指标,获取匹配评估指标最大的初始点,匹配评估指标最大的初始点对应的编码子段视为最优匹配编码子段。
进一步地,所述获取第个初始点的匹配评估指标的具体方法如下:
,其中/>表示矩阵/>类数据中标记为1的除过第/>个初始点的编码子段总个数,/>表示第/>个初始点的匹配评估指标。
进一步地,所述根据最优匹配编码子段、匹配程度将矩阵中二进制编码对应的矩阵索引值按从小到大顺序统计得到最优压缩存储路径,包括的具体步骤如下:
当两个编码子段的匹配程度大于预设阈值时,则编码子段的匹配程度高,否则匹配程度低;
对矩阵中与最优匹配编码子段匹配程度高的二进制编码对应的矩阵索引值进行从小到大的统计,存放在序列中,匹配程度低的二进制编码同样进行上述的统计,将得到的矩阵索引值存放在序列/>中;
对序列进行游程编码压缩;
分别记录各自序列中矩阵索引值顺序,即为当前数据的最优压缩路径。
进一步地,所述对序列进行游程编码压缩,包括的具体步骤如下:
对序列中的二进制编码数值进行游程编码压缩,先从左侧一列压缩,完成后移动到下一列继续压缩,直到全部数据压缩完成,同样对序列/>也进行相同方法的游程编码压缩。
本发明的技术方案的有益效果是:通过分析曳引机蜗轮蜗杆的轴向游隙数据特征结合游隙规定阈值要求,构建数据特征二维矩阵,自适应获取最优压缩路径,提高数据的冗余程度达到最优的压缩存储效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种电梯维护数据高效存储方法的步骤流程图;
图2为本发明的二进制编码子段排列示意图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的一种电梯维护数据高效存储方法,其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。在下述说明中,不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外,一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种电梯维护数据高效存储方法的具体方案。
请参阅图1,其示出了本发明一个实施例提供的一种电梯维护数据高效存储方法的步骤流程图,该方法包括以下步骤:
步骤S001、获取电梯曳引机蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围和测量数据、保证侧隙数据,对保证侧隙数据进行预处理,将预处理后的保证侧隙数值序列转换为二维矩阵存储结构。
获取电梯曳引机蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围:
表1
需要说明的是,表1是获取的规定数值范围,所有数值的计量单位为毫米。中心距表示两个互相啮合的齿轮的圆心距离,蜗杆轴向游隙是指蜗杆在轴向方向的间隙,蜗轮轴向游隙是指蜗轮在轴向方向的间隙,在规定的中心距范围内,蜗杆和蜗轮轴向游隙的正常数值要满足上述对应的阈值范围,保证侧隙是指在电梯设计时为了保证蜗杆和蜗轮的正常运转而预留的一定侧隙量,保证侧隙可通过测量得到的轴向游隙计算得到。
分析获取的规定数值范围特征可以发现,其正常数值都满足阈值区间,需要说明的是,这里的正常数值是指代蜗杆轴向游隙数据、蜗轮轴向游隙数据和保证侧隙。
由于计算机在进行数据存储时只能识别0和1的二值数据,因此需要对轴向游隙和保证游隙数据进行进制转换,将其中的十进制数值以及标识符转换成二进制编码,而对于此类含小数点的数值若直接进行二进制转换得到的数据量较大且冗余,因此需要对所有数据进行预处理操作:
上式中,表示预处理之后的新数据值,/>表示原始数据数值,即蜗杆轴向游隙数据、蜗轮轴向游隙数据和保证侧隙数据数值。
经过上述方法处理后表1中轴向游隙和保证游隙的数值都扩大为原始数值的倍,即小数点向右移动三位。
有益效果:缩小编码段长。假设原始数据为,此时/>,按照转换二进制编码子段后段长位数为8为例,原始数据/>的二进制编码为:00000000 0010111000000000 00000111,而扩增倍数后的数据新值/>二进制编码为01000110,大大减小各数据二进制编码段长。
利用上述方法可以对测量得到的数据进行预处理操作。而一般在曳引机保证侧隙维护测量的过程中,对于测量所得到的轴向游隙异常数据(即数据不在规定数值范围内)的敏感度会高于正常数据(即数据在规定数值范围内),本实施例中,若测量所得蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙数据在规定数值范围内,则不论具体数值大小,直接认定其为正常数据,而若测量所得数据不在规定数值范围内,则认定其为异常数据,同时需要存储异常数据具体数值大小,便于后续的维修操作。需要说明的是,本实施例以存储异常的保证侧隙数据为例说明,如需存储异常的轴向游隙数据,通过本实施例相同的方法进行处理及存储。
将曳引机蜗轮和蜗杆在固定中心距范围下测量计算得到一组保证侧隙数据,进行上述方法预处理,将处理后的数值序列转换为二维矩阵存储结构。
需要说明的是,一组保证侧隙数据是经过测量多个电梯得到的蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙数据计算得到的。
由于得到一组保证侧隙数据是一维序列,一维序列中各数值之间的关联性较弱,因此将预处理后的一组保证侧隙数据进行二维空间的转换以此增加数据之间的关联性便于展开后续的分析。
假设当前测量计算且进行上述预处理的一组保证侧隙数据为表示保证侧隙一维序列中的第一个保证侧隙数据值,依次排到/>,以其中/>个数据值为一行,将该组保证侧隙数据序列从首位数据值开始分割成/>行,不能构成矩阵的位置进行补0操作,得到尺寸为/>的二维矩阵,满足/>。需要说明的是,本实施例以x=7,y=7为例进行叙述,在实施时可根据序列长度设置为其它值,本实施例不进行具体限制。
步骤S002、根据二维矩阵中的数值和经过预处理的蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围进行分类二值转置操作得到新的二维矩阵;根据新的二维矩阵中子块为1对应的十进制数完成二进制编码转换。
对得到尺寸为的保证侧隙二维矩阵中的数值进行分类二值转置操作。
对二维矩阵中的数据进行下列分类操作:
(1)
(2)
上式中,将二维矩阵数据分为A类数据和B类数据,表示保证侧隙二维矩阵中第i个数据值,/>和/>分别表示规定数值中蜗杆轴向游隙数据进行预处理后的最大值和最小值,/>和/>则分别表示规定数值中蜗轮轴向游隙数据进行预处理后的最大值和最小值,将同时满足(1)式条件的/>归类到A类数据,将满足(2)式其中一个条件的归类到B类数据,A类数据为符合规定范围的正常数据,而B类则为不符合规定范围的异常数据。
将计算分类后的数据进行二值转置操作,将A类数据全部置为0,B类数据全部置为1得到新的二维矩阵,此时矩阵中值为1的子块为重点关注子块,而值为0的子块属于正常数据值,由于不需要对正常数值进行后期维修调整因此不需要存储具体数值。
需要说明的是,规定数值是指本实施例表1中的轴向游隙正常数据范围,子块是指新的二维矩阵中值为0或1的数值位置。
通过上述方法的处理,可以得到保证侧隙二维矩阵和经过二值转置操作得到的新的二维矩阵,这两个矩阵大小是相同的,前者矩阵中的元素是十进制数值,后者矩阵中的元素是二进制数值。对于新的二维矩阵中所有标记为1的子块对应的保证侧隙二维矩阵十进制数值,将十进制数值进行二进制编码的转换并规定定长,获取矩阵中最大数值对应的二进制编码的段长,记为max,例如最大数值90,90的二进制为1011010,对应的二进制编码段长为max=7位,因此规定定长为7,其余十进制数据若转换为二进制数值后的段长不够7位则在首位进行补0操作,举例说明:若当前标记为1的子块中十进制数值为36,其转换为二进制编码为100100,位数为6,因此在其首位补一位0,得到段长为7位的二进制编码:0100100。
步骤S003、利用光栅扫描确定新的二维矩阵中子块为1的初始起点,根据初始点的二进制编码和其它子块为1的二进制编码得到两个二进制编码的匹配程度,根据匹配程度得到最优匹配编码子段。
对二维矩阵中标记1的子块按照光栅扫描(逐行扫描,即索引值由小到大),将扫描到的标记1的子块记为初始点,扫描完成之后获得了多个初始点,再次说明,保证侧隙二维矩阵和经过二值转置操作得到的新的二维矩阵,这两个矩阵大小是相同的,前者矩阵中的元素是十进制数值,后者矩阵中的元素是二进制数值,因此每个初始点对应保证侧隙二维矩阵的一个十进制数值,将十进制数值转化为二进制编码便于后续分析。
需要说明的是,矩阵的索引值是按照从左往右,由上往下的顺序排列的,例如矩阵中左上角元素的索引值为1,从左往右,由上往下依次进行排序。以第一个初始点数据的二进制编码的每一位数的数值为标准,与其它标记为1的子块进行最优匹配编码子段的计算,计算顺序同样按照光栅扫描顺序开始(除过初始点以外的其它标记为1的编码子段按照矩阵索引值由小到大进行匹配计算)。
以图2为例,图2中de1方向表示二进制编码子段排列中列方向,图2中de2方向表示二进制编码子段排列中横方向,最上方编码子段为第一个选择的初始点对应的二进制编码子段,其下方二进制编码子段为矩阵中其它标记为1且索引值依次从小到大的编码子段,将其它标记为1的二进制编码子段的各编码位数值与初始点编码子段各编码位数值进行de1方向的比较计算,并按编码子段的de2方向依次进行对应位数值的比较计算,可以得到最优匹配编码子段。
以上述扫描到的第v个初始点为例进行如下分析:
获取第v个初始点的二进制编码子段与第j个初始点(即另一个子块为1的二进制编码)的二进制编码子段的匹配程度:
上式中,表示第v个初始点的二进制编码子段与第j个初始点的二进制编码子段的匹配程度,/>表示矩阵中最大数值对应的二进制编码的段长,/>表示第/>个初始点的二进制编码子段的索引值为/>的位上数值,/>表示第/>个二进制编码子段的索引值为/>的位上数值,/>为异或运算。
需要说明的是,二进制编码子段的对应索引值是指二进制从右往左排序的值,本实施例规定的编码子段段长为7,例如1001101,7位编码子段,从右往左的索引值依次为0,1,…,6,和矩阵的索引值不同。
同理获得第v个初始点的二进制编码子段与其他所有初始点的二进制编码子段的匹配程度;在第v个初始点的二进制编码子段之外的所有初始点的二进制编码子段中,统计与第v个初始点的二进制编码子段匹配程度大于等于阈值的二进制编码子段的个数,记为,当两个编码子段大于等于阈值/>,认为当前两个编码子段的匹配程度高,否则匹配程度低。本实施例以阈值/>为例进行叙述。
,其中/>表示矩阵/>类数据中标记为1的除过第/>个初始点的编码子段总个数。/>表示第/>个初始点的匹配评估指标。
至此获取了第个初始点的匹配评估指标,同理获取所有初始点的匹配评估指标,获取匹配评估指标最大的初始点,该初始点对应的编码子段视为最优匹配编码子段。
步骤S004、根据最优匹配编码子段、匹配程度将矩阵中二进制编码对应的矩阵索引值按从小到大顺序统计得到最优压缩存储路径,对二进制编码进行游程编码压缩存储。
对矩阵中与最优匹配编码子段匹配程度高的二进制编码子段对应的矩阵索引值进行从小到大的统计,存放在序列中,匹配程度低的二进制编码数值同样进行上述的统计,将得到的矩阵索引值存放在序列/>中。需要说明的是,序列/>和/>的排序是按照矩阵索引值,从小到大按照图2的方式进行排列,每一个矩阵索引值都对应一个7位二进制编码子段。
对序列中的二进制编码数值进行示例图2的方向进行游程编码压缩,即先从左侧一列压缩,完成后移动到下一列继续压缩,直到全部数据压缩完成。由于序列c中的数据子段匹配程度高,因此在进行游程编码压缩时冗余程度较大,相比较于原始游程编码压缩效果更佳,同样对序列/>也进行上述方法的游程编码压缩。
分别记录各自序列中数值矩阵索引值顺序,即为当前数据的最优压缩路径。
根据最优压缩存储路径对当前维护数据进行高效的压缩存储,该方法不仅可以保留保证侧隙出现异常的具体数据值,也可以将正常数据简单记录,在缩短存储数据量的同时高效且快速的整理数据,突显异常数据。
在解压过程中,构建对应的大小二维矩阵,将游程编码压缩后的数据还原,按照记录的矩阵索引值压缩顺序将其填入矩阵中,其余未填入的子块统一填入0,即为正常数据,不做后期的维修处理,将处理后的二维矩阵使用光栅扫描的方式对其依次扫描还原成一维数值序列,解压完成。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种电梯维护数据高效存储方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
获取电梯曳引机数据,所述数据包括电梯曳引机蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围和测量数据以及保证侧隙数据,对数据进行预处理,将预处理后的保证侧隙数值序列转换为二维矩阵存储结构;
根据二维矩阵中的数值和经过预处理的蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围进行分类二值转置操作得到新的二维矩阵;所述新的二维矩阵中包括值为0或者1的子块,根据新的二维矩阵中子块为1对应的十进制数完成二进制编码转换;
利用光栅扫描确定新的二维矩阵中子块为1的初始点,根据初始点的二进制编码和其它子块为1的二进制编码得到两个二进制编码的匹配程度,根据匹配程度得到最优匹配编码子段;
根据最优匹配编码子段、匹配程度将矩阵中二进制编码对应的矩阵索引值按从小到大顺序统计得到最优压缩存储路径,对二进制编码进行游程编码压缩存储;
其中,对数据进行预处理,包括的具体步骤如下:
上式中,表示预处理之后的新数据值,/>表示原始数据数值,原始数据包括蜗轮轴向游隙数据、蜗杆轴向游隙数据以及保证侧隙数据;
其中,将预处理后的保证侧隙数值序列转换为二维矩阵存储结构,包括的具体步骤如下:
将保证侧隙数值序列中保证侧隙数据值按照顺序依次排列,以其中个数据值为一行,将保证侧隙数值序列从首位数据值开始分割成/>行,不能构成矩阵的位置进行补0操作,得到尺寸为/>的二维矩阵,以二维矩阵进行存储;
其中,根据二维矩阵中的数值和经过预处理的蜗轮轴向游隙和蜗杆轴向游隙的规定数值范围进行分类二值转置操作得到新的二维矩阵,包括的具体步骤如下:
对二维矩阵中的数据进行下列分类操作:
(1)
(2)
上式中,将二维矩阵数据分为A类数据和B类数据,表示保证侧隙二维矩阵中第i个数据值,/>和/>分别表示规定数值中蜗杆轴向游隙数据进行预处理后的最大值和最小值,/>和/>则分别表示规定数值中蜗轮轴向游隙数据进行预处理后的最大值和最小值,将同时满足(1)式条件的/>归类到A类数据,将满足(2)式其中一个条件的/>归类到B类数据,将A类数据全部置为0,B类数据全部置为1得到新的二维矩阵;
其中,根据初始点的二进制编码和其它子块为1的二进制编码得到两个二进制编码的匹配程度,包括的具体步骤如下:
获取第v个初始点的二进制编码子段与第j个初始点的二进制编码子段的匹配程度:
上式中,表示第v个初始点的二进制编码子段与第j个初始点的二进制编码子段的匹配程度,/>表示矩阵中最大数值对应的二进制编码的段长,/>表示第/>个初始点的二进制编码子段的索引值为/>的位上数值,/>表示第/>个二进制编码子段的索引值为/>的位上数值,/>为异或运算;
其中,根据匹配程度得到最优匹配编码子段,包括的具体步骤如下:
获取第v个初始点的二进制编码子段与其他所有初始点的二进制编码子段的匹配程度;在第v个初始点的二进制编码子段之外的所有初始点的二进制编码子段中,统计与第v个初始点的二进制编码子段匹配程度大于等于阈值的二进制编码子段的个数,记为/>
获取第个初始点的匹配评估指标,同理获取所有初始点的匹配评估指标,获取匹配评估指标最大的初始点,匹配评估指标最大的初始点对应的编码子段视为最优匹配编码子段;
其中,根据最优匹配编码子段、匹配程度将矩阵中二进制编码对应的矩阵索引值按从小到大顺序统计得到最优压缩存储路径,包括的具体步骤如下:
当两个编码子段的匹配程度大于预设阈值时,则编码子段的匹配程度高,否则匹配程度低;
对矩阵中与最优匹配编码子段匹配程度高的二进制编码对应的矩阵索引值进行从小到大的统计,存放在序列中,匹配程度低的二进制编码同样进行上述的统计,将得到的矩阵索引值存放在序列/>中;
对序列进行游程编码压缩;
分别记录各自序列中矩阵索引值顺序,即为当前数据的最优压缩路径;
其中,对序列进行游程编码压缩,包括的具体步骤如下:
对序列中的二进制编码数值进行游程编码压缩,先从左侧一列压缩,完成后移动到下一列继续压缩,直到全部数据压缩完成,同样对序列/>也进行相同方法的游程编码压缩。
2.根据权利要求1所述一种电梯维护数据高效存储方法,其特征在于,所述利用光栅扫描确定新的二维矩阵中子块为1的初始点,包括的具体步骤如下:
对二维矩阵中标记1的子块按照光栅扫描方式进行逐行扫描,索引值由小到大,将扫描到的标记1的子块记为初始点。
3.根据权利要求1所述一种电梯维护数据高效存储方法,其特征在于,所述获取第个初始点的匹配评估指标的具体方法如下:
,其中/>表示矩阵/>类数据中标记为1的除过第/>个初始点的编码子段总个数,/>表示第/>个初始点的匹配评估指标。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117375630B (zh) * 2023-12-07 2024-03-05 国网山东省电力公司莱芜供电公司 一种针对带电作业预警系统的监控数据压缩方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19990012983A (ko) * 1997-07-31 1999-02-25 이종수 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법
CN106586747A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 北京金尚互联科技股份有限公司 电梯运行的监测方法及其装置
CN111252638A (zh) * 2018-12-03 2020-06-09 奥的斯电梯公司 用于监测电梯系统的装置和方法
CN114715752A (zh) * 2022-06-08 2022-07-08 凯尔菱电(山东)电梯有限公司 用于电梯的异常检测方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220048733A1 (en) * 2020-08-17 2022-02-17 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Contactless Elevator Service for an Elevator Based on Augmented Datasets

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19990012983A (ko) * 1997-07-31 1999-02-25 이종수 엘리베이터의 지능형 원격 진단방법
CN106586747A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 北京金尚互联科技股份有限公司 电梯运行的监测方法及其装置
CN111252638A (zh) * 2018-12-03 2020-06-09 奥的斯电梯公司 用于监测电梯系统的装置和方法
CN114715752A (zh) * 2022-06-08 2022-07-08 凯尔菱电(山东)电梯有限公司 用于电梯的异常检测方法及系统

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