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申请/专利权人：江苏星星冷链科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于人工智能的故障诊断方法和超低温冷柜，涉及制冷技术领域，所述方法包括：获取中间热交换器的第一温度数据，柜体内的第二温度数据，一级压缩机的第一制冷功率和二级压缩机的第二制冷功率；通过温度预测模型获得第一预测温度数据和第二预测温度数据；根据第一预测温度数据、第二预测温度数据、第一温度数据和第二温度数据，获得温度匹配度评分；通过功率预测模型获得第一预测制冷功率和第二预测制冷功率，通过温度预测模型进行验证，如果验证通过，根据第一预测制冷功率、第二预测制冷功率、第一制冷功率、第二制冷功率和温度匹配度评分，确定功率匹配度评分。根据本发明，可判断超低温冷柜是否出现故障并确定故障的原因。

主权项：1.一种基于人工智能的故障诊断方法，其特征在于，包括：在第i个监测周期中的多个时刻，分别获取中间热交换器内的第一温度数据，以及超低温冷柜的柜体内的第二温度数据，其中，i为正整数；获取第i个监测周期中一级压缩机的第一制冷功率，以及二级压缩机的第二制冷功率，其中，所述一级压缩机在一级制冷循环中使用，所述一级制冷循环用于将中间热交换器的热量传导至超低温冷柜外界的空气中，所述二级压缩机在二级制冷循环中使用，二级制冷循环用于将超低温冷柜的柜体内的空间内的热量传导至所述中间热交换器；将第i个监测周期中一级压缩机的第一制冷功率，二级压缩机的第二制冷功率，第i个监测周期中的第1个时刻的第一温度数据和第二温度数据，输入训练后的温度预测模型，获得第i个监测周期中的多个时刻的中间热交换器内的第一预测温度数据，以及超低温冷柜的柜体内的第二预测温度数据；根据所述第一预测温度数据、所述第二预测温度数据、所述第一温度数据和所述第二温度数据，获得温度匹配度评分；将所述第i个监测周期中的第1个时刻的第一温度数据和第二温度数据，输入训练后的功率预测模型，获得第i个监测周期中一级压缩机的第一预测制冷功率，以及二级压缩机的第二预测制冷功率；将所述第一预测制冷功率、所述第二预测制冷功率、所述第i个监测周期中的第1个时刻的第一温度数据和第二温度数据，输入训练后的温度预测模型，获得第i个监测周期中的多个时刻的中间热交换器内的第一验证温度数据，以及超低温冷柜的柜体内的第二验证温度数据；在所述第一验证温度数据和所述第二验证温度数据符合预设要求的情况下，根据所述第一预测制冷功率、所述第二预测制冷功率、所述第一制冷功率、所述第二制冷功率和所述温度匹配度评分，确定功率匹配度评分；其中，所述预设要求包括第一验证温度数据相对于第1个时刻的第一温度数据能够保持稳定，以及第二验证温度数据相对于第1个时刻的第二温度数据能够保持足够的变化速率；根据所述功率匹配度评分和所述温度匹配度评分，获得超低温冷柜的故障评分。

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