异常检测方法、装置及空调系统制造方法及图纸

本申请适用于空调技术领域，提供了异常检测方法、装置及空调系统，所述异常检测方法包括：获取目标参数，所述目标参数包括所述空调系统的运行参数；将所述目标参数输入预构建的自编码器，得到所述预构建的自编码器的输出值；根据所述目标参数、所述输出值以及预设的报警阈值范围确定所述空调系统是否存在异常；若满足更新条件，则根据获取的目标参数更新所述预构建的自编码器及报警阈值。通过上述方法，能够得到更准确的异常判断结果。能够得到更准确的异常判断结果。能够得到更准确的异常判断结果。

【技术实现步骤摘要】
异常检测方法、装置及空调系统


[0001]本申请属于空调
，尤其涉及异常检测方法、装置、空调系统及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在空调运行过程中，通常需要检测空调系统中存在的各类故障，以便及时对故障进行处理，而通过对故障的及时处理能够有效降低机组能耗和延长机组寿命。
[0003]当检测到空调系统存在异常，将产生报警。目前，在获得空调系统的检测数据后，将该检测数据输入预设的基于主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)的故障检测模型，得到该检测模型输出的检测结果。但采用该方法仍难以获得准确的检测结果。
[0004]故需要提供一种新的方法以解决上述技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了异常检测方法、装置及空调系统，可以解决现有方法难以准确判断出空调系统是否存在异常的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种异常检测方法，应用于空调系统，包括：
[0007]获取目标参数，所述目标参数包括所述空调系统的运行参数；
[0008]将所述目标参数输入预构建的自编码器，得到所述预构建的自编码器的输出值；
[0009]根据所述目标参数、所述输出值以及预设的报警阈值范围确定所述空调系统是否存在异常；
[0010]若满足更新条件，则根据获取的目标参数更新所述预构建的自编码器。
[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种异常检测装置，应用于空调系统，包括：
[0012]目标参数获取模块，用于获取目标参数，所述目标参数包括所述空调系统的运行参数；
[0013]输出值确定模块，用于将所述目标参数输入预构建的自编码器，得到所述预构建的自编码器的输出值；
[0014]异常判定模块，用于根据所述目标参数、所述输出值以及预设的报警阈值范围确定所述空调系统是否存在异常；
[0015]自编码器更新模块，用于若满足更新条件，则根据获取的目标参数更新所述预构建的自编码器。
[0016]第三方面，本申请实施例提供了一种空调系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法。
[0017]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
[0018]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在空调
系统上运行时，使得空调系统执行上述第一方面中所述的方法。
[0019]本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
[0020]在本申请实施例中，由于目标参数包括空调系统的运行参数，因此，将该目标参数输入自编码器之后，该自编码器的输出值也与运行参数有关，因此，根据该输出值、预设的报警阈值范围和目标参数能够判断空调系统是否存在异常。同时，由于与基于PCA的故障检测模型相比，自编码器能够适应复杂度较高的空调系统，因此，通过本申请实施例的自编码器对目标参数的特征进行学习后，能够获得更准确的输出值，进而依据更准确的输出值进行异常判断时，能够得到更准确的异常判断结果。此外，由于本申请实施例的自编码器还能够结合获取的目标参数进行在线更新，因此，本申请实施例提供的异常检测方法能够适应不同工况下和/或不同机组下的空调系统，也即，即使对不同工况下和/或不同机组下的空调系统进行异常检测，也能得到准确的异常判断结果。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0022]图1是本申请一实施例提供的第一种异常检测方法的流程图；
[0023]图2是本申请一实施例提供的一种自编码器的结构示意图；
[0024]图3是本申请一实施例提供的第二种异常检测方法的流程图；
[0025]图4是本申请一实施例提供的一种报警阈值范围的示意图；
[0026]图5是本申请一实施例提供的第三种异常检测方法的流程图；
[0027]图6是本申请一实施例提供的一种异常检测装置的结构示意图；
[0028]图7是本申请一实施例提供的一种空调系统的结构示意图。
具体实施方式
[0029]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0030]应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0031]还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0032]在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。即，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0033]实施例一：
[0034]现有的检测方法中，是将空调系统的检测数据输入预设的基于PCA的故障检测模型，根据该检测模型输出的检测结果来确定空调系统是否存在异常。由于该基于PCA的故障检测模型是针对固定的工况和/或固定的机组进行训练得到，因此，该基于PCA的故障检测模型是一个静态的检测模型，也即，该基于PCA的故障检测模型难以适应工况发生改变的空调系统的异常检测，也难以适应机组发生改变的空调系统的异常检测，即通过该基于PCA的故障检测模型难以获得准确的检测结果。此外，本申请专利技术人通过分析可知，由于现有的空调系统的复杂度越来越大，因此，即使空调系统的工况或机组没有发生改变，当采用该基于PCA的故障检测模型对空调系统进行异常检测时，也难以得到准确的检测结果。
[0035]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种异常检测方法，在该方法中，采用预构建的自编码器对包括空调系统的运行参数的目标参数进行处理，得到对应的输出值，最后再根据该输出值、预设的报警阈值范围和目标参数，判断该空调系统是否存在异常。由于自编码器能够适应复杂度较高的空调系统，因此，基于该预构建的自编码器能够获得更准确的输出值，进而得到更准确的异常判断结果。此外，由于本申请实施例的预构建的自编码器还能够结合获取的目标参数进行在线更新，因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常检测方法，其特征在于，应用于空调系统，包括：获取目标参数，所述目标参数包括所述空调系统的运行参数；将所述目标参数输入预构建的自编码器，得到所述预构建的自编码器的输出值；根据所述目标参数、所述输出值以及预设的报警阈值范围确定所述空调系统是否存在异常；若满足更新条件，则根据获取的目标参数更新所述预构建的自编码器。2.如权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在所述获取目标参数之前，包括：根据所述空调系统的复杂度确定结构参数；获取历史目标参数，根据所述历史目标参数训练基于所述结构参数构建的自编码器，得到所述预构建的自编码器。3.如权利要求2所述的异常检测方法，其特征在于，在所述根据所述空调系统的复杂度确定结构参数之前，包括：确定所述空调系统的内外机数量；根据确定的内外机数量确定所述空调系统的复杂度。4.如权利要求2所述的异常检测方法，其特征在于，在所述根据所述目标参数、所述输出值以及预设的报警阈值范围确定所述空调系统是否存在异常之前，包括：计算所述历史目标参数与所述输出值的均方误差；根据所述均方误差的数据分布计算所述均方误差的平均值和标准差，根据所述平均值和所述标准差确定所述预设的报警阈值范围。5.如权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述将所述目标参数输入预构建的自编码器之前，包括：消除环境因素对所述目标参数的影响。6.如权利要求5所述的异常检测方法，其特征在于，所述目标参数的个数大于1，所述消除环境因素对所述目标参数的影响，包括：从所述目标参数中选取相似类型的参数，根据选取的参数所属的类型确定对应的消除处理方式；根据确定的所述消除处理方式消除环境因素对所述选取的参数的影响。7.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴斌，范波，
申请(专利权)人：美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：