基于数据分析的汽车空调故障预测方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术公开了基于数据分析的汽车空调故障预测方法、系统及介质，属于数据挖掘领域。其中方法包括：获取若干台汽车空调清洁数据以及对应的相关信息，并计算使用时间；构建故障特征向量，其中的特征包括空调型号信息、环境信息、行驶里程和使用时间，并对空调型号信息和环境信息进行编号处理，对行驶里程和使用时间进行归一化处理；将编号后的空调型号信息、环境信息和归一化后的行驶里程作为使用时间预测模型的输入特征，使用时间为预测值，通过使用时间梯度决策树分类模型训练得到最终使用时间预测模型；通过最终使用时间预测模型得到待测空调的预测使用时间。本发明专利技术能够根据汽车空调的使用情况进行故障预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据挖掘和机器学习领域，特别涉及一种基于数据分析的汽车空调故障预测方法、系统及介质。

技术介绍

1、汽车空调系统加注制冷剂是保证汽车空调正常工作的关键步骤之一。汽车空调系统是通过制冷剂将车内的热量吸收并排出车外，从而达到降温的目的。随着时间的推移，制冷剂会逐渐流失，导致汽车空调系统无法正常工作。因此，加注制冷剂是必不可少的。

2、加注制冷剂首先需要了解汽车空调系统中的制冷剂种类。目前常见的制冷剂有r134a和r1234yf两种。其次，需要了解加注制冷剂的方法。在加注制冷剂之前，需要对汽车空调系统进行检测，确保没有漏气等问题。加注制冷剂时，需要使用专业的设备和工具，将制冷剂注入汽车空调系统中。在加注制冷剂时，需要按照制造商的要求，精确地控制加注量，过多或过少都会影响汽车空调的正常工作。最后，需要注意加注制冷剂的时机。一般来说，汽车空调系统每年需要进行一次加注制冷剂的操作。如果发现汽车空调系统出现异常情况，如不制冷或制冷效果不佳，也需要进行检测和加注制冷剂的操作。

3、汽车空调系统的清洁不仅包括制冷剂的加注操作，还包括空调本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，所述计算使用时间包括：

3.根据权利要求1所述的基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，所述故障特征向量为{Ctypei,Ei,Di,Utimei}i∈[0，N]

6.根据权利要求5所述的基于数据分析的...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，所述计算使用时间包括：

3.根据权利要求1所述的基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的基于数据分析的汽车空调故障预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的基于数...

【专利技术属性】
技术研发人员：温昌胜，朱松林，
申请(专利权)人：珠海胜达电子有限公司，
类型：发明
国别省市：