申请/专利权人：安徽美博智能科技有限公司

申请日：2019-08-14

公开（公告）日：2021-04-27

公开（公告）号：CN110594954B

主分类号：F24F11/38(20180101)

分类号：F24F11/38(20180101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.27#授权;2020.01.14#实质审查的生效;2019.12.20#公开

摘要：本发明公开了一种空调故障检测方法以及检测装置，检测方法包括接收外界对空调的操作参数；采集空调的各项运行参数；去除各项运行参数中的异常数据点；绘制各项运行参数随着时间的变化曲线；计算各项运行参数的变化率；根据所接收的操作参数，计算各项运行参数的运行预测值；建立随机森林模型；随机森林模型判断是否出现故障状况并输出具体的故障类型。本发明通过接收外界的操作参数以及采集空调的运行参数，以操作参数以及运行参数作为依据，计算运行参数的变化率以及运行预测值，将以上数据输入至随机森林模型中，利用随机森林模型输出空调设备当前时刻可能的具体故障状况，检测准确度高，实时性强。

主权项：1.一种空调故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100，接收外界对空调的操作参数；步骤200，采集空调的各项运行参数；步骤300，去除各项运行参数中的异常数据点；步骤400，绘制各项运行参数随着时间的变化曲线；步骤500，计算各项运行参数的变化率；步骤600，根据所接收的操作参数，计算各项运行参数的运行预测值；步骤700，建立随机森林模型，并完成随机森林模块的训练操作；步骤800，将所述运行参数、运行参数的运行预测值、运行参数的变化率输入至随机森林模型中，随机森林模型判断是否出现故障状况并输出具体的故障类型；步骤300中，针对每一项运行参数分别以下步骤：步骤310，对当前时刻之前所采集到的多个数据进行累加操作；步骤320，统计当前时刻之前所采集到运行参数的数据个数，并计算当前时刻之前运行参数的平均数；步骤330，设置异常阈值；步骤340，计算当前时刻所采集到的运行参数的数据与当前时刻之前运行参数的平均数的差值，若该差值小于异常阈值范围，则判定当前时刻所采集到的运行参数的数据为正常数据，若该差值大于异常阈值范围，则判定当前所采集到的运行参数的数据为异常数据，将当前时刻所采集的运行参数的数据去除；步骤600中，根据所接收的操作参数，利用基于BP神经网络模型计算各项运行参数的运行预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽美博智能科技有限公司 一种空调故障检测方法以及检测装置

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