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申请/专利权人：无锡冠亚恒温制冷技术有限公司

摘要：本发明涉及加热制冷循环系统运维的技术领域，特别是涉及一种加热制冷循环系统故障预警方法及系统，其降低监控与报警功能的局限性，提高了加热制冷循环系统的运行效率和安全性；方法包括：根据加热制冷循环系统的结构组成，将其划分为若干个设备子系统，设备子系统包括压缩机子系统、蒸发器子系统、冷凝器子系统、膨胀阀子系统、管路子系统及电气控制子系统；采集各个设备子系统的实时工作状态参数集合以及加热制冷循环系统在对应设定温度条件下各个设备子系统的理想工作状态参数集合；同一设备子系统的实时工作状态参数集合和理想工作状态参数集合均包括若干种相同类型的工作状态参数。

主权项：1.一种加热制冷循环系统故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：根据加热制冷循环系统的结构组成，将其划分为若干个设备子系统；采集各个设备子系统的实时工作状态参数集合以及加热制冷循环系统在对应设定温度条件下各个设备子系统的理想工作状态参数集合；同一设备子系统的实时工作状态参数集合和理想工作状态参数集合均包括若干种相同类型的工作状态参数；对各个设备子系统的实时工作状态参数集合和理想工作状态参数集合进行差异化分析，获得各个设备子系统的工作状态偏差指数；获取各个设备子系统在不同时间节点的工作状态偏差指数，并根据获取时间进行排列对齐，获得循环系统运行风险表征矩阵；将循环系统运行风险表征矩阵输入至预先训练的循环系统故障预警模型中，获得加热制冷循环系统的故障临界时间节点以及故障类型；所述工作状态偏差指数的计算公式为： ；其中，DI表示工作状态偏差指数，Pr,i表示实时工作状态参数集合中第i种工作状态参数，Pp,i表示理想工作状态参数集合中第i种工作状态参数；所述循环系统运行风险表征矩阵的获取方法包括：根据系统运行的频率和重要性确定需要监测的时间范围和间隔；获取每个设备子系统在不同的时间节点的工作状态偏差指数；将各个设备子系统在不同时间节点的工作状态偏差指数进行有序记录；将排列对齐后的数据整理成一个矩阵的形式，即为循环系统运行风险表征矩阵；所述循环系统故障预警模型的构建方法包括：收集历史循环系统运行风险表征矩阵，以及实际发生的故障记录数据；对数据进行清洗和预处理，去除异常值、填充缺失值、进行标准化和归一化处理；从处理后的数据中提取特征；选择机器学习模型作为模型的基础，所述机器学习模型包括支持向量机、随机森林、神经网络和深度学习模型；使用提取的特征对选定模型进行训练；将训练好的模型在独立的验证集上进行测试。

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