一种基于随机深度森林的未知故障类型诊断方法

    公开(公告)号:CN116089885A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310142704.1

    申请日:2023-02-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于随机深度森林的未知故障类型诊断方法,基于空调机组对应历史时序下的样本数据,抽取建立多个训练集,分别用于训练各个深度森林模型,获得各个分别关于预设已知故障类型的各空调机组故障诊断模型;进而针对空调机组对应目标时间下的检测数据进行应用,根据各诊断状态之间一致性的判断,实现空调机组对应目标时间的诊断,即实现了已知故障与未知故障的精确诊断,相比之其他可诊断未知故障类型的方法,有独特的优势,解决了因人们对系统物理机理和经验方面缺失所带来未知故障问题,以及传统方法无法检测未知故障类型的情况,保证实际工作的稳定性。

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