[发明专利]一种基于神经网络和集成学习融合的工业空调故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于神经网络和集成学习算法的工业空调故障诊断方法，其特征在于，针对实时接收的工业空调数据，经过数据预处理模块、异常检测模块训练与测试、故障诊断模块训练与测试来得到准确的故障诊断结果。包括以下步骤：

步骤(1)、对收集到的工业空调传感器数据做数据预处理，进行清洗、降噪等操作。并针对实时接收格式处理，形成时序序列。

步骤(2)、将经过步骤(1)中处理后的数据，采用LSTM算法进行训练，得到基于神经网络的异常检测模型模块。

步骤(3)、将经过步骤(1)中处理后的数据，采用lightGBM算法进行训练，得到基于集成算法的故障诊断模型模块。

步骤(4)、实时接收工业空调数据，按步骤(1)中的处理方法处理实时数据。输入到步骤(2)训练得到的异常检测模块中，输出异常检测信号。

步骤(5)、将异常检测信号进行分析，将分析结果输入到步骤(3)得到的故障诊断模型中，辅助做故障诊断。

步骤(6)、输出最终的故障诊断结果。