本发明涉及无损检测领域,特别是涉及一种电梯厅门的故障自动识别方法。包括如下步骤:S1:构建基于机器学习算法的电梯厅门故障检测模型;S2:采集电梯厅门的运动状态数据,并绘制成相应的运动状态曲线。S3:以标记后的运动状态曲线对应的特征数据和故障类型的数据为模型训练的数据集,即训练集。S4:通过训练集对电梯厅门故障检测模型进行训练,并利用测试集对模型的训练效果进行验证。S5:在每收到一次厅门开关指令时,获取对应电梯层的厅门运动状态的特征数据,通过电梯厅门故障检测模型进行识别;并保留相应的实时运动状态曲线及其对应的识别结果。本发明解决了现有的电梯厅门状态监控依赖人工,监控效果差,效率低,实时性不足问题。
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