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申请/专利权人：亿联鑫工程科技有限公司

摘要：本发明公开了一种中央空调机组全生命周期协同的运维服务方法与系统，涉及中央空调系统的安全运维监控技术领域，解决的是全生命周期信息涉及不足导致运维服务效率低的问题；运维服务方法，包括获取所有中央空调机组的运维服务信息，并划分为四种运维服务的类型；根据运维服务的类型匹配中央空调机组的生命周期信息；制定对应的运维服务方案，并以图像或三维模型的形式显示；在虚拟空间内运维服务方案演练和优化；采集中央空调机组各零部件的实时数据和历史数据以曲线图的形式进行显示；通过监控塑造算法对中央空调机组的运行状态进行实时监控，并构建空调实况图谱；通过孪生对抗算法对运维服务方案进行复现和优化，提高全生命周期信息的利用性。

主权项：1.一种中央空调机组全生命周期协同的运维服务方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过运维服务提示模块获取所有中央空调机组的运维服务信息，并按照运维严重程度，将运维服务划分为预报、预警、报警和故障四种运维服务的类型；S2：根据运维服务的类型，通过生命周期信息管理模块对中央空调机组的生命周期信息进行匹配；生命周期信息包括规划设计信息、招采信息、施工信息、调试验收信息和运行维护信息；S3：根据匹配后的中央空调机组的生命周期信息，通过运维服务方案模块制定对应的运维服务方案，并以图像或三维模型的形式进行显示；图像包括流程图和数据表格图片；S4：通过运维服务预演模块构建虚拟空间，将运维服务方案以三维模型进行演示，并在虚拟空间内进行运维服务方案演练和优化；S5：通过运维服务管理追踪模块对中央空调机组的运维服务流程进行管理和记录；S6：在中央空调机组运行过程中，通过机组运行信息模块采集中央空调机组各零部件的实时数据和历史数据，并以曲线图的形式进行显示；所述生命周期信息管理模块包括部件解析单元、信息匹配单元和智能管理单元；部件解析单元根据运维服务的类型和中央空调机组的运行状态，利用时间序列算法对中央空调机组的零部件进行解析，以获取零部件解析表；信息匹配单元利用匹配判断算法根据零部件解析表，将各零部件的生命周期信息进行匹配评估，以构建零部件实时运维表；智能管理单元利用监控塑造算法根据零部件实时运维表和零部件解析表，对中央空调机组的运行状态进行实时监控，并构建空调实况图谱；所述监控塑造算法首先将中央空调机组的各零部件分别与零部件实时运维表和零部件解析表进行关联：Cacui＝[CA1,CA2,CA3,…,CAn]1其中，Cacu表示中央空调机组，i表示中央空调机组的序列号，Cacui表示第i个中央空调机组，CA表示中央空调机组的零部件，n表示零部件数目；Comi＝OMLRCacui+RFCacui2其中，Comi表示第i个中央空调机组的零部件实时运维表，OM表示实时监控函数，LR表示线性回归函数，RF表示随机分类函数； 其中，Casi表示第i个中央空调机组的零部件解析表，TX表示解析构造函数，DT表示决策分类函数，表示哈达玛内积，SVM表示支持向量机，⊙表示哈达玛外积，KNN表示近邻分类算法；然后将完成关联的零部件解析表和零部件实时运维表进行映射，以确定映射节点：MaNj＝f[Comi→Casi:i,j＝1,2,3,…,R]4其中，MaNj表示第j个映射节点，f[]表示映射函数，R表示正整数；最后将零部件解析表和零部件实时运维表根据提取的映射节点，构建空调实况图谱： 其中，CGi表示第i个空调实况图谱，Im表示infomap函数，表示环直积，Zorn表示选择公理函数；所述运维服务方案模块包括状态分析单元和运维策略单元；状态分析单元利用对比分析算法根据空调实况图谱和零部件磨损特性曲线，对中央空调机组各零部件的磨损程度进行分析，以生成磨损分析结果；运维策略单元利用方案策划算法根据磨损分析结果，并依据各零部件的生命周期信息生成对应的运维服务方案；零部件磨损特性曲线指机械零件随着使用时间的增加,机械零件的磨损程度与时间的关系图表；运维服务方案包括运维流程、运维工具、预期消耗时间和预估消耗成本；所述运维服务预演模块包括空间模拟单元、流程分解单元和预演优化单元；空间模拟单元利用场景建模算法根据中央空调机组各零部件的安装位置构建中央空调机组的虚拟运维模型；流程分解单元利用维度解析算法对运维服务方案进行深度分解，以生成分解实施序列图；预演优化单元利用孪生对抗算法根据分解实施序列图在虚拟运维模型内对运维服务方案进行复现和优化；所述孪生对抗算法首先将分解实施序列图利用双向长短期记忆网络进行运维流程记忆，并通过特征提取器获取分解实施序列图的深度特征值；特征提取器包括2个步长为2的3×3卷积层、4个步长为1的由1×3卷积及3×1卷积组合构成的最大池化层和2个步长为2的3×3平均池化层；同时将虚拟运维模型和零部件解析表进行虚拟混合编码： 其中，Fi表示第i个中央空调机组的虚拟混合编码，H表示哈夫函数，q表示虚拟符号，表示第i个中央空调机组的虚拟运维模型，γ表示修正因子，basen表示幂变换；然后将获取的深度特征值和虚拟混合编码输入2个3×3卷积层和1个批标准层进行维度特征调整；再将完成维度调整的深度特征值和虚拟混合编码输入判别器进行迭代训练，以获取判别权重矩阵；判别器包括2个3×3卷积层、4个5×5卷积层、3个最大池化层和2个全连接层；最后将获取的判别权重矩阵输入孪生器中预演运维服务方案，并根据预演结果对运维服务方案进行优化；孪生器的两个分支通过混合连接池进行连接；第一分支包括2个3×3卷积层、3个残差块和softmax激活函数，第二分支包括2个1×1卷积层、1个3×3卷积层、1个Inception块和MISH激活函数。

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