【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的空调故障预测方法
本专利技术涉及空调设备领域，特别是空调系统的故障预测和诊断领域，该预测方法适用于普通家用空调也同样适用于大型中央空调。
技术介绍
近年来，伴随着科技的不断发展，人们的生产生活条件不断提高，而机械设备在人们的生活中扮演着重要的角色，但是设备会不可避免的发生故障。设备发生故障时，不仅会影响人们的正常生活，还会造成经济等损失，甚至对人们的生命都会产生威胁。因此，故障预测与诊断成为研究的重要方向领域之一。在大型建筑系统中，如区域冷却厂房，设备经常退化或故障。此外，设置点，阀门，控制和时间表往往手动调整为特定情况，然后无法返回到正常运行的情况。此外，如若要对系统运行状态进行实时监测，足量的传感器是必不可少的，然而在大多数建筑系统中，传感器的数量是远远不足的。而这些运行状态的监测，是进行故障预测和诊断的基础。在许多商业供暖、通风和空调系统(HVAC)，各种类型的不合格的操作的发生，可能会直接导设备损坏和能源浪费问题。对于空调系统的故障预测系统的研发，具有很大的经济效益。据统计，2009年，在美国的商业楼宇中，最常见的故障造成超过33...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的空调故障预测方法包括：数据预测方法：该方法用于对空调参数运行数据进行预测；故障诊断方法：该方法用于对输入的空调参数运行数据进行分析，并输出诊断结果，准确识别出空调运行状态。
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的空调故障预测方法包括：数据预测方法：该方法用于对空调参数运行数据进行预测；故障诊断方法：该方法用于对输入的空调参数运行数据进行分析，并输出诊断结果，准确识别出空调运行状态。2.如权利要求1所述的数据预测方法：该方法由数据预测模型实现，该数据预测模型由改进后的回归模型实现。3.如权利要求1所...
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