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申请/专利权人：宁波奥克斯电气股份有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种故障识别模型训练方法、故障识别方法及相关装置，涉及空调器技术领域。其中，上述故障识别模型训练方法包括：获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括控制采样数据及对应的故障分类标签；所述控制采样数据为压缩机控制元件的控制输出量；利用所述训练样本数据对预选的神经网络模型进行逐层训练，以得到所述故障识别模型。利用训练得到的故障识别模型实现对压缩机故障的及时且准确地识别，增长空调的使用寿命，避免造成财产损失。
主权项：1.一种故障识别模型训练方法，其特征在于，所述故障识别模型训练方法包括：获取训练样本数据；其中，所述训练样本数据包括控制采样数据及对应的故障分类标签；所述控制采样数据为压缩机控制元件的控制输出量；利用所述训练样本数据对预选的神经网络模型进行逐层训练，以得到所述故障识别模型；其中，在空调器运行过程中，采集压缩机控制元件所对应的控制输出量，以作为检验数据，将所述检验数据输入故障识别模型，以得到故障识别结果；所述神经网络模型包括多层神经元处理层，所述利用所述训练样本数据对预选的神经网络模型进行逐层训练的步骤包括：在待训练神经元处理层是多层所述神经元处理层中的第一层时，将所述训练样本数据中的所述控制采样数据输入所述待训练神经元处理层，以得到第一输出数据；将所述第一输出数据进行解码，得到第一解码数据；利用所述控制采样数据与第一解码数据之间的差异，对所述待训练神经元处理层进行迭代；在所述待训练神经元处理层不是多层所述神经元处理层中的第一层时，将相邻上一层神经元处理层的第二输出数据输入所述待训练神经元处理层，以得到第三输出数据；将所述第三输出数据进行解码，得到第二解码数据；利用所述第二输出数据与第二解码数据之间的差异，对所述待训练神经元处理层进行迭代。
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百度查询： 宁波奥克斯电气股份有限公司 故障识别模型训练方法、故障识别方法及相关装置
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