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申请/专利权人：深圳市寰视电子有限公司
摘要：本发明提供了一种智能空调的故障自检方法及系统，运用于模型数据处理领域；本发明根据历史时段数据和实时数据，划分空调终端的可用阈值范围，自适应调整集成模型的故障检测阈值，这种动态调整机制可以根据实际情况优化阈值设置，减少误报和漏报，同时在预设时段内采集故障检测的误报反馈数据和漏报反馈数据，并将这些数据用于再次训练集成模型，通过这种反馈机制，集成模型能持续改进和优化，逐步减少误报和漏报的发生。
主权项：1.一种智能空调的故障自检方法，其特征在于，包括以下步骤：基于空调终端预采集的原始传感器数据，对所述原始传感器数据进行时间同步，将所述原始传感器数据对齐，从所述原始传感器数据中提取特征值，其中，所述特征值具体包括平均值、标准差、最大值、最小值和变化率；判断所述特征值是否检测到预设异常内容，其中，所述异常内容具体包括缺失值、异常数据点和噪声；若否，则获取所述空调终端预收录的历史时段数据，将所述历史时段数据划分为预设份量的数据集，采用所述数据集对预设的训练模型进行集成优化，构建由至少两个基学习器组合得到的集成模型，融合所述集成模型的预测结果，根据所述历史时段数据和实时数据，划分所述空调终端的可用数据点阈值范围，自适应调整所述集成模型的故障检测阈值，使用预设的孤立森林对所述集成模型进行异常检测，识别所述集成模型的故障数据点，其中，所述数据集具体包括训练集、验证集和测试集，所述集成优化具体包括训练、验证和评估；判断所述故障数据点是否处于所述故障检测阈值的范围内；若是，则将所述集成模型部署至所述空调终端，实时监控所述空调终端的运行状态，依据所述运行状态进行故障检测，采集所述故障检测对应的故障信息，在预设时段内区分所述故障信息生成的误报反馈数据和漏报反馈数据，并将所述误报反馈数据和所述漏报反馈数据用于再次训练所述集成模型。
全文数据：
权利要求：
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