【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及暖通空调系统，具体为一种暖通空调故障的知识bayes检测诊断方法。
技术介绍
1、基于联邦学习的暖通空调系统故障检测与诊断，暖通空调的自动故障检测及诊断分析，在建筑领域，建筑业已然成为全球资源消耗的关键行业，初级能源消耗占比几近40％，碳排放量也超30％，形势格外严峻。与中国城市化高歌猛进、建筑业蒸蒸日上相伴而生的高能耗棘手问题更加凸显。从建筑运行能耗来看，在建筑运行阶段能耗排名中，暖通系统无疑是“主力军”，它的能源消耗占比高达50％，远远超过了照明、电梯和办公设备的能源消耗之和，在建筑运营阶段能源消耗中名列前茅。
2、过去粗放的运维管理模式，像一副沉重的枷锁，让运行效率低下的暖通系统长期处于低效状态。各类故障隐患隐匿蛰伏，悄然累积，不仅造成能源无端损耗和设备过度磨损，还潜藏诸多安全风险。据估算，因故障作业以及不合理调控等造成的能源浪费，在商业建筑总能耗中占比高达15％至30％。倘若能及时精准洞察这些故障，高效排查并妥善解决，大幅提升建筑能效、实现5％至30％的节能目标绝非奢望。
3、为攻克暖通空调...
【技术保护点】
1.一种暖通空调故障的知识Bayes检测诊断方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种暖通空调故障的知识Bayes检测诊断方法，其特征在于，基于暖通空调的设备特性和故障模式，获得故障因果关系矩阵，所述故障因果关系矩阵获取过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种暖通空调故障的知识Bayes检测诊断方法，其特征在于，由所述故障因果关系矩阵生成先验概率模型，所述先验概率模型如下：
4.根据权利要求1所述的一种暖通空调故障的知识Bayes检测诊断方法，其特征在于，根据所述先验概率模型，获得贝叶斯网络，通过改进萤火虫算法和...
【技术特征摘要】
1.一种暖通空调故障的知识bayes检测诊断方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种暖通空调故障的知识bayes检测诊断方法，其特征在于，基于暖通空调的设备特性和故障模式，获得故障因果关系矩阵，所述故障因果关系矩阵获取过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种暖通空调故障的知识bayes检测诊断方法，其特征在于，由所述故障因果关系矩阵生成先验概率模型，所述先验概率模型如下：
4.根据权利要求1所述的一种暖通空调故障的知识bayes检测诊断方法，其特征在于，根据所述先验概率模型，获得贝叶斯网络，通过改进萤火虫算法和暖通空调系统的实际训练样本，获得优化后的bayes网络结构；所述优化后的bayes网络结构的获取过程为：
5.根据权利要求4所述的一种暖通空调故障的知识bayes检测诊断方法，其特征在于，雄萤定向移动策...
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