The purpose of the present invention is to provide a door device abnormality diagnostic system (1) that can discriminate between a state corresponding to multiple types of abnormalities and a normal state. The door device abnormality diagnostic system (1) comprises an observing unit (35), a learning unit (37), and a determining unit (38). When a door device (10) of an elevator (2) is operated, the observing unit (35) acquires, as state data, one or more pieces of data contained in attribute data or measurement data. The learning unit (37) uses the state data and learns a diagnostic model of a door device (10) abnormality with a machine learning method. The determining unit (38) determines a door device (10) abnormality on the basis of the diagnostic model from the state data acquired by the observing unit (35) after the learning by the learning unit (37).

    Le but de la présente invention est de fournir un système de diagnostic d'anomalie de dispositif porte (1) qui peut faire la différence entre un état correspondant à de multiples types d'anomalies et un état normal. Le système de diagnostic d'anomalie de dispositif porte (1) comprend une unité d'observation (35), une unité d'apprentissage (37) et une unité de détermination (38). Lorsqu'un dispositif porte (10) d'un ascenseur (2) est actionné, l'unité d'observation (35) acquiert, en tant que données d'état, une ou plusieurs données contenues dans des données d'attribut ou des données de mesure. L'unité d'apprentissage (37) utilise les données d'état et apprend un modèle de diagnostic d'une anomalie de dispositif porte (10) grâce à un procédé d'apprentissage automatique. L'unité de détermination (38) détermine une anomalie de dispositif porte (10) sur la base du modèle de diagnostic provenant des données d'état acquises par l'unité d'observation (35) après l'apprentissage par l'unité d'apprentissage (37).

    本発明の目的は、複数の種類の異常に対応する状態と正常な状態とが識別できるドア装置異常診断システム(1)を提供することである。ドア装置異常診断システム(1)は、観測部(35)と、学習部(37)と、判定部(38)と、を備える。エレベーター(2)のドア装置(10)が動作をするときに、観測部(35)は、計測データまたは属性データに含まれる1つ以上のデータを状態データとして取得する。学習部(37)は、状態データを用いてドア装置(10)の異常の診断モデルを機械学習の手法によって学習する。判定部(38)は、学習部(37)による学習の後に観測部(35)が取得した状態データから診断モデルに基づいてドア装置(10)の異常を判定する。


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    Title :

    ELEVATOR DOOR DEVICE ABNORMALITY DIAGNOSTIC SYSTEM


    Additional title:

    SYSTÈME DE DIAGNOSTIC D'ANOMALIE DE DISPOSITIF PORTE D'ASCENSEUR
    エレベーターのドア装置異常診断システム


    Contributors:
    SAKATA KOJI (author) / SHIGA SATOSHI (author)

    Publication date :

    2020-04-23


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Japanese


    Classification :

    IPC:    B66B Aufzüge , ELEVATORS





    ELEVATOR DOOR ABNORMALITY DIAGNOSTIC SYSTEM AND ABNORMALITY DIAGNOSTIC METHOD THEREOF

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