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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東國(guó)力機(jī)電設(shè)備安裝有限公司申請(qǐng)的專利一種用于空調(diào)機(jī)組的可視化故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119106245B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411290026.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)一種用于空調(diào)機(jī)組的可視化故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由鄧先輝;鐘茜萱;梁勇濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于空調(diào)機(jī)組的可視化故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提出一種用于空調(diào)機(jī)組的可視化故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括采集空調(diào)機(jī)組的多源數(shù)據(jù)并以矩陣形式存儲(chǔ)，然后對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；特征自適應(yīng)融合，得到綜合特征向量，對(duì)其進(jìn)行特征增強(qiáng)、降維和正則化處理得到最終綜合特征向量；構(gòu)建因果關(guān)系模型，計(jì)算因果效應(yīng)，根據(jù)因果效應(yīng)的結(jié)果進(jìn)行多層次的故障診斷，構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行故障推斷；根據(jù)故障診斷和故障預(yù)測(cè)模型的結(jié)果對(duì)每個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行本地模型訓(xùn)練；構(gòu)建故障熱力圖生成算法將故障進(jìn)行可視化處理，并設(shè)計(jì)多模式智能交互界面，根據(jù)用戶的行為和反饋調(diào)整可視化界面和參數(shù)。本發(fā)明引入多源數(shù)據(jù)融合、邊緣計(jì)算、因果推斷和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，提高了系統(tǒng)故障定位和預(yù)防能力。

本發(fā)明授權(quán)一種用于空調(diào)機(jī)組的可視化故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種用于空調(diào)機(jī)組的可視化故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采集空調(diào)機(jī)組的多源數(shù)據(jù)并以矩陣形式存儲(chǔ)，然后對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2、對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并將提取到的多源特征進(jìn)行自適應(yīng)融合得到綜合特征向量，然后構(gòu)建二階張量網(wǎng)絡(luò)對(duì)綜合特征向量進(jìn)行特征增強(qiáng)，并對(duì)特征增強(qiáng)后的綜合特征向量進(jìn)行降維處理，然后構(gòu)建正則化噪聲抑制模型對(duì)降維處理后的綜合特征向量進(jìn)行正則化處理，得到最終綜合特征向量；S3、根據(jù)最終綜合特征向量構(gòu)建因果關(guān)系模型，根據(jù)因果關(guān)系模型計(jì)算因果效應(yīng)，并根據(jù)因果效應(yīng)的結(jié)果進(jìn)行多層次的故障診斷，并構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型，根據(jù)故障診斷的結(jié)果進(jìn)行基于因果推斷的故障推斷，預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)生的故障；S4、根據(jù)故障診斷和故障預(yù)測(cè)模型的結(jié)果對(duì)每個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行本地模型訓(xùn)練，其中，必須在每個(gè)邊緣計(jì)算單元上獨(dú)立訓(xùn)練本地模型，當(dāng)每個(gè)邊緣計(jì)算單元在完成本地訓(xùn)練后，不進(jìn)行原始數(shù)據(jù)共享，只將本地模型參數(shù)上傳到中央服務(wù)器，中央服務(wù)器基于本地模型進(jìn)行全局模型的聚合，且中央服務(wù)器在完成全局模型的聚合后，將更新后的全局模型參數(shù)下發(fā)到每個(gè)邊緣計(jì)算單元；其中，當(dāng)某些邊緣計(jì)算單元出現(xiàn)數(shù)據(jù)異?；蚰Ｐ褪У那闆r的時(shí)候，設(shè)計(jì)自適應(yīng)異常檢測(cè)與調(diào)整機(jī)制對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)和修正；S5、根據(jù)最終綜合特征向量和故障預(yù)測(cè)模型的結(jié)果構(gòu)建故障熱力圖生成算法將故障進(jìn)行可視化處理，并設(shè)計(jì)多模式智能交互界面，根據(jù)設(shè)計(jì)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)聚焦算法進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，最后根據(jù)用戶在使用過(guò)程中的行為和反饋，調(diào)整可視化界面和多模式智能交互界面的參數(shù)；其中，所述自適應(yīng)異常檢測(cè)與調(diào)整機(jī)制，包括：在每個(gè)邊緣計(jì)算單元中，計(jì)算當(dāng)前模型的異常評(píng)分Ait，所述當(dāng)前模型的異常評(píng)分Ait用于監(jiān)測(cè)模型參數(shù)的穩(wěn)定性和訓(xùn)練質(zhì)量，表示如下： 其中，是本地模型參數(shù)wit與全局模型參數(shù)的歐氏距離，VarLiwit是本地模型損失函數(shù)Liwit的方差，βi是調(diào)節(jié)系數(shù)，用于平衡這兩部分對(duì)異常評(píng)分的貢獻(xiàn)；針對(duì)異常評(píng)分最高的模型，采用自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制進(jìn)行修正，具體調(diào)整公式為： 其中，δ是調(diào)整步長(zhǎng)，是調(diào)整后的模型參數(shù)，是對(duì)本地模型損失函數(shù)Liwit的梯度優(yōu)化；設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)的異常閾值θt，使得系統(tǒng)根據(jù)全局模型的變化情況自動(dòng)調(diào)整對(duì)異常模型的容忍度，表示如下： 其中，θ0是初始閾值，κ是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的調(diào)節(jié)參數(shù)，是所有邊緣計(jì)算單元異常評(píng)分總和的方差，N為節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

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