[发明专利]交通工具空调系统的性能检测方法及装置、存储介质、终端

权利要求书

1.一种交通工具空调系统的性能检测方法，其特征在于，包括：

从交通工具空调系统的历史运行数据中获取多个样本数据，其中，每个样本数据包括性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值；

利用所述性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值，训练得到所述交通工具空调系统的性能检测模型；

获取预设时间段内的待检测数据，所述待检测数据包括性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值；

基于所述待检测数据内的性能指标影响因素信息和所述性能检测模型，计算得到期望性能指标值；

计算所述待检测数据内的性能指标值与所述期望性能指标值之间的偏差值，并基于所述偏差值判断所述交通工具空调系统在所述预设时间段内的性能。

2.根据权利要求1所述的性能检测方法，其特征在于，所述性能指标影响因素信息包括：所述交通工具的运行速度和所述交通工具的室外温度。

3.根据权利要求1所述的性能检测方法，其特征在于，所述交通工具空调系统的性能指标值指的是所述交通工具内的制冷系统高压值。

4.根据权利要求1至3任一项所述的性能检测方法，其特征在于，所述基于所述偏差值判断所述交通工具空调系统在所述预设时间段内的性能包括：如果所述期望性能指标值与所述待检测数据内的性能指标值之间的偏差值超过预设阈值，则判断所述交通工具空调系统在所述预设时间段内存在异常风险。

5.根据权利要求1至3任一项所述的性能检测方法，其特征在于，所述待检测数据包括按照时间排布的多个数据点，所述计算所述待检测数据内的性能指标值与所述期望性能指标值之间的偏差值，并基于所述偏差值判断所述交通工具空调系统在所述预设时间段内的性能包括：

对于所述待检测数据，依次计算每个数据点的期望性能指标值与该数据点的性能指标值之间的偏差值，以得到按照时间排布的偏差值序列；

如果所述偏差值序列中的各个偏差值按照预设趋势排布，则判断所述交通工具空调系统在所述预设时间段内存在异常风险。

6.根据权利要求1至3任一项所述的性能检测方法，其特征在于，所述待检测数据包括按照时间排布的多个数据点，所述计算所述待检测数据内的性能指标值与所述期望性能指标值之间的偏差值，并基于所述偏差值判断所述交通工具空调系统在所述预设时间段内的性能包括：

对于所述多个数据点，依次计算每个数据点的期望性能指标值与该数据点的性能指标值之间的偏差值，以得到按照时间排布的偏差值序列；

如果所述偏差值序列中具有突变偏差值，则判断所述交通工具空调系统在所述预设时间段内存在异常风险。

7.根据权利要求1至3任一项所述的性能检测方法，其特征在于，所述利用所述性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值，训练得到所述交通工具空调系统的性能检测模型包括：

基于线性回归模型，拟合得到所述性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值之间的函数关系式的参数；

将所述参数代入所述函数关系式，以得到所述交通工具空调系统的性能检测模型。

8.根据权利要求1至3任一项所述的性能检测方法，其特征在于，所述历史运行数据包括按时间排布的多个数据点，每个数据点携带的信息包括交通工具运行速度、所述交通工具空调系统的低压值和高压值，所述从交通工具空调系统的历史运行数据中获取多个样本数据包括：

将所述交通工具空调系统的历史运行数据按照预设时间进行分片，以得到多个分片数据；

对于所述多个分片数据中的每个分片数据，将包含数据点数量超出预设数量的分片数据作为备选分片数据，以得到备选分片数据集；

对于所述备选分片数据集中的每个备选分片数据，将其中具有最大压差的数据点作为该备选分片数据的备选样本数据，以得到多个备选样本数据，所述最大压差指的是：对于该备选分片数据中的所有数据点，同一数据点的高压值与低压值的最大差值；

对于所述备选样本数据，将其中满足预设运行速度条件的各个数据点作为所述多个样本数据。