基于大数据的空调机组故障类型诊断方法和系统
摘要文本
本申请涉及空调故障诊断技术领域，提供一种基于大数据的空调机组故障类型诊断方法和系统，该方法包括：获取多个采样基序列以及当前时刻对应的推理基序列；推理基序列包括：过去已知的特征序列、未来已知的第一特征序列以及未来未知的第二特征序列；将多个采样基序列以及推理基序列输入到特征序列预测模型中，得到推理基序列中第二特征序列中各个特征的预测值；基于第二特征序列中各个特征的预测值对空调机组进行诊断，得到空调机组的故障类型。本申请实施例在不需要物理模型支持的情况下，也能够实现实际工况下空调机组参数的预估，降低了实际工况下空调机组参数的估计误差，提高了空调机组故障类型诊断的准确率。 关注公众号马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:武汉华康世纪医疗股份有限公司
- 申请人地址:430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道77号光谷金融港B4栋8-9层1号房
- 发明人: 武汉华康世纪医疗股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于大数据的空调机组故障类型诊断方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311656595.1 |
| 申请日 | 2023/12/5 |
| 公告号 | CN117592571A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06N5/04 |
| 权利人 | 武汉华康世纪医疗股份有限公司 |
| 发明人 | 陈远; 吴凯程; 王喜魁; 聂大海; 刘瑞之 |
| 地址 | 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道77号光谷金融港B4栋8-9层1号房 |
专利主权项内容
1.一种基于大数据的空调机组故障类型诊断方法，其特征在于，包括：获取多个采样基序列以及当前时刻对应的推理基序列；所述推理基序列包括：过去已知的特征序列、未来已知的第一特征序列以及未来未知的第二特征序列；所述第二特征序列为待推理的特征序列；将所述多个采样基序列以及所述推理基序列输入到特征序列预测模型中，得到所述第二特征序列中各个特征的预测值；其中，预测值用于表征所述空调机组的组件状态信息；基于所述第二特征序列中各个特征的预测值对空调机组进行诊断，得到所述空调机组的故障类型；其中，所述多个采样基序列为当前时刻之前已完成采样的基序列；所述特征序列预测模型为基于自注意力机制模型构建的；所述特征序列预测模型包括：推理编码器、采样编码器以及解码器；所述采样编码器用于处理所述多个采样基序列，得到第一结果数据；所述推理编码器用于处理所述过去已知的特征序列，得到第二结果数据；所述解码器用于对所述第一结果数据、所述第二结果数据以及所述第一特征序列进行解码，得到所述第二特征序列中各个特征的预测值；所述基序列包括：所述空调机组运行过程中采集的状态信息。