[发明专利]用于定位中央空调系统异常传感器的方法、设备和介质

权利要求书

1.一种用于定位被测系统中异常传感器的方法，所述被测系统为中央空调系统，包括：

获取第一检测模型和第二检测模型以及对应的统计量阈值，其中第一检测模型为能量守恒模型，并且第二检测模型为热交换模型；

从被测系统的多个传感器获取多组待检测数据，利用第一检测模型和第二检测模型解析所述待检测数据，从而确定所述待检测数据对应于第一检测模型和第二检测模型的统计量值以及对应于第二模型的残差值；

基于所述统计量阈值和统计量值，确定多个传感器中每个传感器与第一检测模型和第二检测模型相对应的第一故障概率和第二故障概率，其中如果第一检测模型的统计量值超出阈值，则将第一检测模型中传感器的统计量的贡献率赋值给对应的传感器的第一故障概率，如果第二检测模型的统计量值超出阈值，则将第二检测模型中传感器的统计量的贡献率赋值给对应的传感器的第二故障概率；

基于第二故障概率和对应于第二检测模型的残差值，确定多个传感器中部分传感器的第三故障概率，其中如果表冷器换热端差的残差绝对值超过第一阈值且进出风温度差的残差绝对值未超过阈值，则确定第三故障概率增加预设概率；以及

基于被测系统运行的约束条件，其中约束条件包括被测系统的混风温度处于被测系统的新风温度与回风温度之间；被测系统的混风湿度处于被测系统的新风湿度和回风湿度之间；被测系统的送风温度低于被测系统的混风温度且高于被测系统的冷冻水供水温度；被测系统的送风湿度低于被测系统的混风湿度，确定多个传感器中部分传感器的第四故障概率，从而基于第一故障概率、第二故障概率、第三故障概率以及第四故障概率定位被测系统的异常传感器，其中根据被测系统特性，确定与第一故障概率、第二故障概率、第三故障概率以及第四故障概率对应的第一权重、第二权重、第三权重和第四权重；基于第一权重、第二权重、第三权重和第四权重，将第一故障概率、第二故障概率、第三故障概率以及第四故障概率进行加权相加，从而确定总故障概率；将多个传感器中总故障概率大于第一故障阈值的传感器定位为异常传感器；将多个传感器中总故障概率小于第二故障阈值的传感器定位为正常传感器；将多个传感器中总故障概率小于等于第一故障阈值且大于等于第二故障阈值的传感器定位为可能存在异常征兆的关注传感器。

2.根据权利要求1所述的方法，其中被测系统为中央空调系统，所述多个传感器包括：

新风传感器、回风传感器、混风传感器、送风传感器、冷冻水供水温度传感器。

3.根据权利要求1所述的方法，其中第一检测模型和/或第二检测模型经由以下各步骤而构建：

从被测系统的多个传感器获取多组第一运行参数；

基于被测系统运行的约束条件，对所获取的多组第一运行参数执行筛选，从而获取经筛选的第一运行参数；

基于经筛选的第一运行参数，确定第二运行参数；

由经筛选的第一运行参数建立第一数据矩阵，并且由经筛选的第一运行参数和第二运行参数建立第二数据矩阵；以及

确定与第一数据矩阵和第二数据矩阵对应的主元向量、残差向量以及统计量阈值，从而获取第一检测模型和第二检测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第一运行参数包括：

新风温度、新风湿度、回风温度、回风湿度、混风温度、混风湿度、新风阀开度、风机功率、送风温度、送风湿度、冷冻水供水温度、水泵功率、水阀开度、旁通阀开度。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述第二运行参数包括：

基于混风温度和送风温度确定的进出风温度差；以及

基于送风温度和冷冻水供水温度确定的表冷器换热端差。

6.根据权利要求5所述的方法，其中获取第一检测模型和第二检测模型包括：

基于以下运行参数中的一项或多项建立第一检测模型：新风温度、新风湿度、回风温度、回风湿度、混风温度、混风湿度、新风阀开度、风机功率。