【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能物联网，尤其涉及基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统。
技术介绍
1、人工智能物联网
结合了人工智能与物联网的优势，以提高数据分析和设备管理的智能化水平，包括机器学习、深度学习和神经网络，这些技术能够分析和解释大量数据，实现自动化决策和预测，物联网技术则指的通过网络连接各种物理设备(如传感器、执行器和机器等)，使其能够收集和交换数据，主要应用包括智能家居、工业自动化和智能交通系统等，旨在通过智能化的数据分析和设备交互提高效率、减少人为错误。
2、其中，多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统涉及利用多源数据集成和分析来预测中央空调系统的维护需求的系统。该系统通过整合来自中央空调各部件(如压缩机、风扇和冷却管)的数据，包括温度、压力、湿度和使用频率等信息，预测潜在故障和性能下降，其主要用途是减少突发故障，优化维护计划，从而降低维护成本和延长设备寿命，通过实时监控和预测分析，能够提前警告维护人员进行必要的检修，避免由设备故障导致的大规模停机和服务中断。
3、现有技术在实际操作中主要...
【技术保护点】
1.基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，其特征在于：所述初始信号集合包括热点信号集、声音信号集，所述异常特征集包括热点区域特征、频率特征，所述融合特征体包括图像特征、声音特征，所述时间依赖性模型包括时序变化特征、特性匹配指标，所述轻量操作框架包括网络架构、性能优化指标，所述故障模式识别结果包括偏差类型、异常级别、维护关键信息。
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，其特征在于，所述声红数据采集模块包括：p>
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，其特征在于：所述初始信号集合包括热点信号集、声音信号集，所述异常特征集包括热点区域特征、频率特征，所述融合特征体包括图像特征、声音特征，所述时间依赖性模型包括时序变化特征、特性匹配指标，所述轻量操作框架包括网络架构、性能优化指标，所述故障模式识别结果包括偏差类型、异常级别、维护关键信息。
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，其特征在于，所述声红数据采集模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，其特征在于，所述异常特征分析模块包括：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：李健泽，李启凯，李春霞，李亮，
申请(专利权)人：山东浪潮智慧建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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