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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東美的暖通設(shè)備有限公司;深圳大學(xué)申請的專利多聯(lián)機及其故障檢測方法與裝置、存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119357728B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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?zhí)?專利號為：202411768042.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/23213；該發(fā)明授權(quán)多聯(lián)機及其故障檢測方法與裝置、存儲介質(zhì)是由范成;何海輝;李斌;陳志杰;鄭春元;鐘希寶設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本多聯(lián)機及其故障檢測方法與裝置、存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及故障檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種多聯(lián)機及其故障檢測方法與裝置、存儲介質(zhì)，其中，多聯(lián)機故障檢測方法包括以下步驟：逐日遍歷多聯(lián)機積累的運行數(shù)據(jù)集，以將運行數(shù)據(jù)集按照多聯(lián)機的運行工況逐日存儲至相應(yīng)的數(shù)據(jù)池；在數(shù)據(jù)池所存儲的數(shù)據(jù)量達到下限長度時，對該數(shù)據(jù)池內(nèi)的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以得到聚類模型、自編碼器模型和重構(gòu)誤差閾值；將與已訓(xùn)練的數(shù)據(jù)池同類型的運行數(shù)據(jù)集輸入聚類模型和自編碼器模型，以輸出重構(gòu)誤差測試值；根據(jù)重構(gòu)誤差測試值和重構(gòu)誤差閾值對多聯(lián)機的故障狀態(tài)進行檢測，能夠降低故障檢測成本，減少售后維修成本，同時還能夠提高故障檢測精度和用戶使用體驗，具有廣闊的商業(yè)應(yīng)用前景。

本發(fā)明授權(quán)多聯(lián)機及其故障檢測方法與裝置、存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多聯(lián)機故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取所述多聯(lián)機積累的運行數(shù)據(jù)集；逐日遍歷所述運行數(shù)據(jù)集，以將每日的運行數(shù)據(jù)集按照所述多聯(lián)機的運行工況存儲至相應(yīng)的數(shù)據(jù)池；在至少一個數(shù)據(jù)池所存儲的數(shù)據(jù)量達到下限長度時，對所述至少一個數(shù)據(jù)池內(nèi)的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以得到聚類模型、自編碼器模型和重構(gòu)誤差閾值；在當前日的運行數(shù)據(jù)集對應(yīng)的工況和已訓(xùn)練的數(shù)據(jù)池對應(yīng)的工況相同時，將所述當前日的運行數(shù)據(jù)集輸入所述聚類模型和自編碼器模型，以輸出重構(gòu)誤差測試值；根據(jù)所述重構(gòu)誤差測試值和所述重構(gòu)誤差閾值對所述多聯(lián)機的故障狀態(tài)進行檢測；所述方法還包括：在根據(jù)所述當前日的運行數(shù)據(jù)集檢測確定所述多聯(lián)機處于故障狀態(tài)時，對所述當前日的運行數(shù)據(jù)集進行記錄；在根據(jù)所述當前日的運行數(shù)據(jù)集檢測確定所述多聯(lián)機未處于故障狀態(tài)、且所述當前日之前第一預(yù)設(shè)日數(shù)的運行數(shù)據(jù)集和所述當前日之后第二預(yù)設(shè)日數(shù)的運行數(shù)據(jù)集所對應(yīng)的多聯(lián)機均未處于故障狀態(tài)時，則將所述當前日的運行數(shù)據(jù)集存儲至相應(yīng)的數(shù)據(jù)池；其中，所述對所述至少一個數(shù)據(jù)池內(nèi)的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，包括：對所述數(shù)據(jù)池內(nèi)的數(shù)據(jù)進行聚類分析，以得到所述聚類模型和若干個聚類子簇訓(xùn)練數(shù)據(jù)；根據(jù)所述若干個聚類子簇訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的各個自編碼器模型，并確定所述重構(gòu)誤差閾值。

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