【技术实现步骤摘要】
本申请涉及空调故障诊断，尤其涉及一种基于大数据的空调机组故障类型诊断方法和系统。
技术介绍
1、在空调机组故障诊断过程中，主要是基于物理模型进行空调机组故障类型诊断，因此，基于物理模型可以利用历史数据和实时监测数据进行准确的故障诊断、提前预测潜在故障、实现远程监控和诊断等。然而，基于物理模型可能面临误报或误判的问题，特别是在复杂多变的工况下，算法可能无法准确判断故障类型，导致错误的维修决策。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种基于大数据的空调机组故障类型诊断方法和系统，用于解决不需要物理模型支持的情况下，也能够实现实际工况下空调机组参数的预估，降低实际工况下空调机组参数的估计误差，提高空调机组故障类型诊断的准确率。
2、第一方面，本申请提供一种基于大数据的空调机组故障类型诊断方法，包括：
3、获取多个采样基序列以及当前时刻对应的推理基序列；所述推理基序列包括：过去已知的特征序列、未来已知的第一特征序列以及未来未知的第二特征序列；所述第二特征序列为待推理的特征序
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【技术保护点】
1.一种基于大数据的空调机组故障类型诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个采样基序列以及当前时刻对应的推理基序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个采样基序列以及所述推理基序列输入到特征序列预测模型中，得到所述第二特征序列中各个特征的预测值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多个采样基序列以及所述推理基序列输入到特征序列预测模型中，得到所述第二特征序列中各个特征的预测值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的空调机组故障类型诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个采样基序列以及当前时刻对应的推理基序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个采样基序列以及所述推理基序列输入到特征序列预测模型中，得到所述第二特征序列中各个特征的预测值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多个采样基序列以及所述推理基序列输入到特征序列预测模型中，得到所述第二特征序列中各个特征的预测值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多个采样基序列按照第一预设处理方法进行处理后，输入到所述采样编码器中，得到第一结果数据，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述过去已...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈远，吴凯程，王喜魁，聂大海，刘瑞之，
申请(专利权)人：武汉华康世纪医疗股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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