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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
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/25
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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