[发明专利]一种空调冷媒慢泄漏故障预测方法、装置、设备及系统

权利要求书

1.一种空调冷媒慢泄漏故障预测方法，其特征在于，包括：

获取空调运行参数和列车环境数据并进行滤波处理，得到当前数据；

获取历史数据，将所述历史数据和所述当前数据输入到慢泄漏故障自学习模型中，获取参数因子；

将所述当前数据、所述历史数据和所述参数因子输入慢泄漏预测贝叶斯模型中，得到故障概率值；

判断所述故障概率值是否处于空调冷媒慢泄漏故障预测区间内；

若是，则发送空调冷媒慢泄漏故障预警；

还包括：

判断所述历史数据是否满足时间区间条件；

若否，则更新所述历史数据。

2.根据权利要求1所述的空调冷媒慢泄漏故障预测方法，其特征在于，所述获取空调运行参数和列车环境数据并进行滤波处理，包括：

获取所述空调运行参数和所述列车环境数据；

判断所述空调运行参数和所述列车环境数据是否完整；

若是，则对所述空调运行参数进行滤波处理。

3.根据权利要求1所述的空调冷媒慢泄漏故障预测方法，其特征在于，所述获取历史数据，将所述历史数据和所述当前数据输入到慢泄漏故障自学习模型中，获取参数因子，包括：

将所述历史数据和所述当前数据上传至服务器；

将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的所述慢泄漏故障自学习模型中，获取所述参数因子。

4.根据权利要求3所述的空调冷媒慢泄漏故障预测方法，其特征在于，在将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的慢泄漏故障自学习模型中之前，还包括：

判断所述慢泄漏预测贝叶斯模型中是否存在参数因子；

若否，则执行将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的所述慢泄漏故障自学习模型中的步骤；

若是，则判断所述参数因子是否满足更新条件；

若所述参数因子满足所述更新条件，则执行将所述历史数据和所述当前数据输入到所述服务器中的所述慢泄漏故障自学习模型中的步骤。

5.根据权利要求1至4任一项所述的空调冷媒慢泄漏故障预测方法，其特征在于，所述发送空调冷媒慢泄漏故障预警，包括：

获取所述空调冷媒慢泄漏故障预警，并将所述空调冷媒慢泄漏故障预警发送至服务器；

所述服务器将所述空调冷媒慢泄漏故障预警发送给故障运维设备，通过所述故障运维设备发送所述空调冷媒慢泄漏故障预警。

6.一种空调冷媒慢泄漏故障预测装置，其特征在于，包括：

滤波模块，用于获取空调运行参数和列车环境数据并进行滤波处理，得到当前数据；

参数因子获取模块，用于获取历史数据，将所述历史数据和所述当前数据输入到慢泄漏故障自学习模型中，获取参数因子；

故障概率值获取模块，用于将所述当前数据、所述历史数据和所述参数因子输入慢泄漏预测贝叶斯模型中，得到故障概率值；

判断模块，用于判断所述故障概率值是否处于冷媒慢泄漏故障预测区间内；

预警模块，用于若所述故障概率值处于冷媒慢泄漏故障预测区间内，则发送空调冷媒慢泄漏故障预警；

时间区间条件判断模块，用于判断所述历史数据是否满足时间区间条件；

更新模块，用于若所述历史数据不满足时间区间条件，则更新所述历史数据。

7.一种空调冷媒慢泄漏故障预测设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：

所述存储器，用于保存计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至5任一项所述的空调冷媒慢泄漏故障预测方法。

8.一种空调冷媒慢泄漏故障预测系统，其特征在于，包括故障运维设备、服务器和如权利要求7所述的空调冷媒慢泄漏故障预测设备。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的空调冷媒慢泄漏故障预测方法。