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龙图腾网获悉中国电器科学研究院股份有限公司申请的专利一种制冷机组健康状况动态评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120850127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511357184.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种制冷机组健康状况动态评估方法及系统是由孙劭波;刘贵权;肖向前;丁益;范超设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种制冷机组健康状况动态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及设备管理技术领域，尤其涉及一种制冷机组健康状况动态评估方法及系统，包括通过采用梯度提升回归树算法构建制冷量与能效比预测模型，充分利用历史数据训练出高精度基准，为后续动态评估提供稳定可靠的预测基准和数据分析基础；通过将静态模型转化为响应实时工况的动态模型，实现对制冷机组性能的实时评估，同时结合退化度协同计算，有效提升状态监测的灵敏度和准确性；依据制冷机组的实时得分与预设判定阈值进行对比，能够快速且准确地判定制冷机组的健康状态；在检测到制冷机组处于异常状态时，能够动态调整模型更新周期和传感器采样频率，确保在关键时刻获取更准确、及时的数据。

本发明授权一种制冷机组健康状况动态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种制冷机组健康状况动态评估方法，其特征在于： S1、获取电子膨胀阀开度数据流，采用梯度提升回归树算法分别建立用于预测制冷量的基准模型M1和能效比的基准模型M2； S2、将训练后的基准模型M1与基准模型M2转化为响应实时工况的动态基准模型；输入实时电子膨胀阀开度至动态基准模型，并进行实时性能指标与退化度协同计算，进而得到制冷机组的实时得分；其中，实时性能指标为标准制冷量与标准能效比； 所述将训练后的基准模型M1与基准模型M2转化为响应实时工况的动态基准模型；输入实时电子膨胀阀开度至动态基准模型，并进行实时性能指标与退化度协同计算，进而得到制冷机组的实时得分的过程包括： 将训练完成的基准模型M1、基准模型M2封装为可调用的模型文件包，并部署至冷水机组的实时监控装置；装置启动时自动加载基准模型M1、基准模型M2的全部参数； 实时采集机组当前运行工况数据；将实时工况数据与基准模型M1、基准模型M2的共用输入特征集对齐； 若实时运行工况与基准模型M1、基准模型M2的训练数据的工况范围存在差异，则启动动态校准机制；校准后得到的模型即为动态基准模型与动态基准模型； 输入实时电子膨胀阀开度及对齐后的实时工况特征至动态基准模型、动态基准模型，由动态基准模型输出当前工况下的标准制冷量，由动态基准模型输出当前工况下的标准能效比； 同步通过机组传感器采集实时制冷量、实时能效比；基于计算得到的标准制冷量和标准能效比作为基准，分别计算制冷机组制冷量的实时退化率和能效比的实时退化率； 综合制冷机组制冷量的实时退化率和能效比的实时退化率，计算得到制冷机组的实时得分； S3、根据制冷机组的实时得分，对照配置判定阈值，判断制冷机组状态，包括健康、亚健康、故障、严重故障或完全失效状态； S4、根据评估结果，建立动态调整策略：若检测到制冷机组处于故障、严重故障或完全失效状态，则对动态基准模型的更新周期和传感器采样频率进行动态调整。

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