CN115950045A - 一种多联机空调系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种多联机空调系统及控制方法，涉及空调技术领域，用于提高多联机空调系统中故障识别的准确率。该空调系统包括：室外机；多个室内机；液管和气管；冷媒循环回路；压缩机；控制器，被配置为：在确定多联机空调系统发生故障时，将多联机空调系统的特征数据输入至多个基于支持向量机的故障识别模型，得到多个故障识别结果，一个故障识别模型识别一种故障类型，一个故障识别模型输出的结果指示多联机空调系统发生该故障识别模型对应的故障类型的概率，多联机空调系统的特征数据是对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析得到的；将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型。

Description

一种多联机空调系统及控制方法

技术领域

本申请涉及空调技术领域，尤其涉及一种多联机空调系统及控制方法。

背景技术

随着经济社会的发展，空调在娱乐、居家及工作等多种场所越来越被广泛使用。当在同一区域中的多个小区域需要使用空调时，考虑到电能的节省，常采用由一个室外机和多个室内机组成的多联机空调系统实现对多区域室温的调控。

但多联机空调系统在长时间运行下发生故障是不可避免的，导致多联机空调系统发生故障的原因中有一部分是由于多联机空调系统设备性能开始下降而产生的渐变故障，如换热器结垢、冷媒泄露和压缩机磨损等。这种故障多表征为部件老化或磨损产生，难以检测，并且发生故障时不同故障表现出的具体问题可能相似，无法准确识别多联机空调系统的故障。

发明内容

本申请提供一种多联机空调系统及控制方法，用于提高对多联机空调系统中故障识别的准确率。

第一方面，本申请实施例提供了一种多联机空调系统，包括：

冷媒循环回路，其使冷媒经由压缩机、冷凝器、膨胀阀以及蒸发器循环；

控制器，其至少控制压缩机以及膨胀阀；

冷凝器和蒸发器中的一方是室外换热器，另一方是室内换热器；

室外机，其包括压缩机和室外换热器；

多个室内机，室内机包括室内换热器；

液管和气管，用于连接室外机和室内机；

控制器，被配置为：

在确定多联机空调系统发生故障的情况下，将多联机空调系统的特征数据分别输入至多个基于支持向量机(support vector machine，SVM)的故障识别模型中，得到多个故障识别结果，其中，一个故障识别模型用于识别一种故障类型，一个故障识别模型输出的故障识别结果用于指示多联机空调系统发生该故障识别模型对应的故障类型的概率，多联机空调系统的特征数据是对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的；

将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型。

本申请实施例的技术方案至少带来以下有益效果：针对目前多联机空调系统中故障识别准确率较低的问题，本申请实施例提供的多联机空调系统，在确定多联机空调系统发生故障后，将多联机空调系统的特征数据分别输入多个故障识别模型中，得到多个识别结果，由于多联机空调系统的特征数据是基于多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的，排除了运行数据中无关数据对故障识别精准度的影响，基于多联机空调系统的特征数据来进行多联机空调系统的故障识别，有助于提高对多联机空调系统中故障识别的准确率，进而将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型，提高了对多联机空调系统的故障识别的准确率。

在一些实施例中，控制器被配置为将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型之后，还被配置为：将多联机空调系统的特征数据输入至与目标故障类型对应的故障等级识别模型中，得到故障等级识别结果；在故障等级识别结果指示的故障等级在预设故障等级以上时，发出告警信息，告警信息包括目标故障类型，告警信息用于提示对多联机空调系统进行检修。

在一些实施例中，控制器还被配置为：在确定多联机空调系统发生故障之前，获取多联机空调系统的运行数据；基于最大信息系数法对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，从多联机空调系统的运行数据中提取出多联机空调系统的特征数据；基于多联机空调系统的特征数据，确定多联机空调系统是否发生故障。

在一些实施例中，控制器被配置为基于多联机空调系统的特征数据，确定多联机空调系统是否发生故障时，具体被配置为：将多联机空调系统的特征数据输入至故障诊断模型中，得到故障诊断结果，故障诊断结果指示了多联机空调系统是否发生故障；在故障诊断结果为是的情况下，确定多联机空调系统发生故障。

在一些实施例中，控制器被配置为获取多联机空调系统的运行数据时，具体被配置为：获取多联机空调系统的原始运行数据；对多联机空调系统的原始运行数据进行预处理，得到多联机空调系统的运行数据，预处理包括异常值剔除处理和平滑处理。

在一些实施例中，特征数据包括压缩机的运行频率、压缩机的排气压力值、压缩机的吸气压力值、压缩机的吸气温度值、压缩机的排气温度值、压缩机的排气过热度、压缩机的吸气过热度、室外风扇档位、膨胀阀的开度、每个室内机的出风温度、每个室内机的回风温度、气管的温度值以及液管的温度值中的至少一项。

第二方面，本申请实施例提供了一种多联机空调系统的控制方法，该方法包括：在确定多联机空调系统发生故障的情况下，将多联机空调系统的特征数据分别输入至多个基于支持向量机的故障识别模型中，得到多个故障识别结果，其中，一个故障识别模型用于识别一种故障类型，一个故障识别模型输出的故障识别结果用于指示多联机空调系统发生该故障识别模型对应的故障类型的概率，多联机空调系统的特征数据是对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的；将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型。

第三方面，本申请实施例提供一种控制器，包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器；其中，一个或多个存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当一个或多个处理器执行计算机指令时，控制器执行第二方面所提供的任一种多联机空调系统的控制方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行第二方面所提供的任一种多联机空调系统的控制方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品可直接加载到存储器中，并含有软件代码，该计算机程序产品经由计算机载入并执行后能够实现如第二方面所提供的任一种多联机空调系统的控制方法。

需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与控制器的处理器封装在一起的，也可以与控制器的处理器单独封装，本申请对此不作限定。

本申请中第二方面至第五方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

附图说明

附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。

图1为本申请实施例提供的一种多联机空调系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种多联机空调系统的硬件配置框图；

图3为本申请实施例提供的一种多联机空调系统的控制器与终端设备的交互示意图；

图4为本申请实施例提供的一种控制器的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种多联机空调系统的控制方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种多联机空调系统的控制方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种故障等级对多联机空调系统影响程度示意图；

图8为本申请实施例提供的一种多联机空调系统故障等级预警示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种多联机空调系统的控制方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的另一种多联机空调系统的控制方法的流程示意图；

图11为本申请实施例提供的另一种多联机空调系统的控制方法的流程示意图；

图12为本申请实施例提供的一种多联机空调系统的控制方法的整体流程示意图；

图13为本申请实施例提供的一种控制器的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明，本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。另外，在对管线进行描述时，本申请中所用“相连”、“连接”则具有进行导通的意义。具体意义需结合上下文进行理解。

在本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

为了便于理解，首先对本申请实施例涉及到的一些术语或技术的基本概念进行简单的介绍和说明。

冷媒：一种容易吸热变成气体，又容易放热变成液体的物质。在空调系统中，通过冷媒的蒸发与凝结，传递热能，产生冷冻效果。

膨胀阀：由阀体和线圈两部分组成，用于节流降压和调节流量。空调系统中的膨胀阀可以使中温高压的液体冷媒通过其节流成为低温低压的湿蒸汽，然后冷媒在蒸发器中吸收热量达到制冷效果，并且通过蒸发器出口的过热度变化来控制阀门流量。

目前多联机空调系统中出现故障以后，可以诊断出多联机空调系统发生故障，但是不同故障表现出的具体问题可能相似，导致无法准确识别多联机空调系统具体发生了什么故障，需要工作人员进行人工排除与分析，导致对于多联机空调系统进行故障识别的准确率较低。

本申请实施例的技术方案至少带来以下有益效果：针对目前多联机空调系统中故障识别准确率较低的问题，本申请实施例提供的多联机空调系统，在确定多联机空调系统发生故障后，将多联机空调系统的特征数据分别输入多个故障识别模型中，得到多个故障识别结果，由于多联机空调系统的特征数据是基于多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的，排除了运行数据中无关数据对故障识别精准度的影响，有助于提高对多联机空调系统中故障识别的准确率，进而将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型，提高了对多联机空调系统的故障识别的准确率。

下面将结合附图为本申请实施例提供的一种多联机空调系统进行描述。

图1为本申请根据示例性实施例提供的一种多联机空调系统的结构示意图，如图1所示该多联机空调系统10包括节流装置11、室内机12和室外机13。

节流装置11包括多个膨胀阀111，每个膨胀阀对应一个室内机12。室外机13与多个室内机12之间存在管道连接，且每个室内机12与室外机13之间的管道上设置有膨胀阀111。

在一些实施例中，连接室外机与多个室内机的管道包括：用于输气态冷媒的气管14(图中未示出)以及用于传输液态冷媒的液管15(图中未示出)。

在一些实施例中，膨胀阀111具有使流经膨胀阀111的冷媒膨胀而减压的功能，可以用于调节管道内冷媒的供应量。若膨胀阀111减小开度，则通过膨胀阀111的冷媒的流路阻力增加。若膨胀阀111增大开度，则通过膨胀阀111的冷媒的流路阻力减小。这样，即使回路中其他器件的状态不变化，当膨胀阀111的开度变化时，流向室内机12的冷媒流量也会变化。

在一些实施例中，膨胀阀111可以是电子膨胀阀。

室内机12，以室内机12为室内挂机为例，室内挂机通常安装在室内壁面等上。再如，室内柜机也是室内机的一种室内机形态。

在一些实施例中，室内机12包括室内换热器121。

在一些实施例中，室内换热器121具有用于使液体冷媒在与膨胀阀111之间流通的第一出入口，并且具有用于使气体冷媒在与压缩机131的排出口之间流通的第二出入口。室内换热器121使连接于第一出入口与第二出入口之间的热传管中流动的冷媒与室内空气之间进行热交换。

室外机13，通常设置在户外，用于与室外环境换热。

在一些实施例中，室外机13包括：压缩机131、室外换热器132、储液器133、四通阀134和室外风扇135。

在一些实施例中，压缩机131，设置于节流装置11与储液器133之间，用于将低温低压冷媒气体压缩成高温高压冷媒气体并排至冷凝器。压缩机131可以是进行基于逆变器的转速控制的容量可变的逆变器压缩机。

在一些实施例中，室外换热器132的一端通过四通阀134与储液器133相连，另一端与节流装置11相连。室外换热器132具有用于使冷媒经由储液器133在室外换热器132与压缩机131的吸入口之间流通的第三出入口，并且具有用于使冷媒在室外换热器132与节流装置11之间流通的第四出入口。室外换热器132使连接于第三出入口和第四出入口之间的传热管中流动的冷媒室外空气之间进行热交换，在制冷循环中，室外换热器132作为冷凝器工作。

在一些实施例中，储液器133的一端连接压缩机131，另一端通过四通阀134与室外换热器132相连。在储液器133中，从室外换热器132经由四通阀134流向压缩机131的冷媒被分离为气体冷媒和液体冷媒。并且，从储液器133向压缩机131的吸入口主要供给气体冷媒。

在一些实施例中，四通阀134的四个端口分别连接压缩机131，室外换热器132、储液器133以及多个膨胀阀111。四通阀134用于通过改变冷媒在系统管路内的流向来实现制冷、制热之间的相互转换。

在一些实施例中，室外风扇135通过产生通过室外换热器132的室外空气的气流，以促使在第三出入口和第四出入口之间的传热管中流动的冷媒与室外空气的热交换。

在一些实施例中，多联机空调系统冷媒循环回路，使冷媒在压缩机131、冷凝器、蒸发器、膨胀阀111组成回路中进行循环。以多联机空调系统处于制热模式为例，冷媒在多联机空调系统中的循环过程包括：压缩机131将经蒸发器蒸发后的低温低压气态冷媒吸入压缩机腔，压缩成高温高压气态冷媒，进入冷凝器。高温高压气体冷媒在冷凝器中冷凝成高温高压的液态冷媒，之后经过节流装置11如膨胀阀111后，变成低温低压的液态冷媒，进入蒸发器蒸发后，最后再回到压缩机131内，从而完成整个制热循环。其中，制热模式下的室外换热器132作为蒸发器使用，室内换热器121作为冷凝器使用。制冷模式下的室外换热器132作为冷凝器使用，室内换热器121作为蒸发器使用。

图2为本申请根据示例性实施例提供的一种多联机空调系统的硬件配置框图。如图2所示，该多联机空调系统10还包括以下中的一项或多项：多个第一温度传感器101、多个第二温度传感器102、第三温度传感器103和第四温度传感器104、第五温度传感器105、第六温度传感器106、第一压力传感器107和第二压力传感器108和控制器50。

此外，多个室内机12、室外机13、压缩机131、多个第一温度传感器101、多个第二温度传感器102、多个第三温度传感器103、多个第四温度传感器104、第五温度传感器105、第六温度传感器106、第一压力传感器107、第二压力传感器108均与控制器50存在通讯连接。

在一些实施例中，对于多个第一温度传感器101中的任一个第一温度传感器来说，第一温度传感器101可以设置于气管14上，用于检测气管14的温度值，并将检测到的气管14的温度值发送至控制器50。在一些实施例中，每个室内机12与室外机13之间的气管14上均可以设置一个第一温度传感器101，进而多个第一温度传感器101均可以将自身检测到的气管14的温度值发送至控制器50。

在一些实施例中，对于多个第二温度传感器102中的任一个第二温度传感器，第二温度传感器102可以设置于液管15上，用于检测液管15的温度值，并将检测到的液管15的温度值发送至控制器50。在一些实施例中，每个室内机12与室外机13之间的液管15上均可以设置一个第二温度传感器102，进而多个第二温度传感器102均可以将自身检测到的液管15的温度值发送至控制器50。在一些实施例中，多个第三温度传感器103均与控制器50连接，对于多个第三温度传感器103中的任一个第三温度传感器来说，第三温度传感器可以设置于室内机出风口，用于检测室内机的出风温度，并发送至控制器50。

第四温度传感器104，多个第四温度传感器104均与控制器50连接，对于多个第四温度传感器104中的任一个第四温度传感器来说，第四温度传感器可以设置于室内机进风口，用于检测室内机的回风温度，并发送至控制器50。

第五温度传感器105，设置于压缩机的吸气口，用于检测压缩机的吸气温度值，并将检测到的吸气温度值发送至控制器50。

第六温度传感器106，设置于压缩机的排气口，用于检测压缩机的排气温度值，并将检测到的排气温度值发送至控制器50。

第一压力传感器107，设置于压缩机的排气口，用于检测压缩机的排气压力值，并将检测到的排气压力值发送至控制器50。

第二压力传感器108，设置于压缩机的吸气口，用于检测压缩机的吸气压力值，并将检测到的吸气压力值发送至控制器50。

在一些实施例中，控制器50可以用于控制压缩机131和膨胀阀111工作，以使得多联机空调系统10运行实现多联机空调系统的各预定功能。

在一些实施例中，控制器50可以获取到压缩机131在每个时刻下的运行频率和每个时刻下的工作电流值。

在本申请所示的实施例中，控制器50是指可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，指示多联机空调系统执行控制指令的装置。示例性的，控制器可以为中央处理器(central processing unit，CPU)、通用处理器网络处理器(network processor，NP)、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、微处理器、微控制器、可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或它们的任意组合。控制器还可以是其它具有处理功能的装置，例如电路、器件或软件模块，本申请实施例对此不做任何限制。

在一些实施例中，多联机空调系统10还附属有遥控器，该遥控器具有例如使用红外线或其他通信方式与控制器50进行通信的功能。遥控器用于用户可以对多联机空调系统的各种控制，实现用户与多联机空调系统10之间的交互。

在一些实施例中，多联机空调系统10还存在通信器，通信器与控制器50连接，用于与其他网络实体建立通信连接，以RF模块为例，RF模块可以用于信号的接收和发送，特别地，将接收到的信息发送给控制器50处理；另外，将控制器生成的信号发送出去。通常情况下，RF电路可以包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lownoise amplifier，LNA)、双工器等。

例如，多联机空调系统10可以通过通信器接收终端设备发送的控制指令，并根据控制指令，执行相应的处理，以实现用户与多联机空调系统10之间交互。

图3为本申请根据示例性实施例提供的一种多联机空调系统的控制器50与终端设备300的交互示意图。

如图3所示，终端设备300可以与空调系统的控制器50建立通信连接。示例性地，可使用任何已知的网络通信协议来实现通信连接的建立。上述网络通信协议可以是各种有线或无线通信协议，诸如以太网、通用串行总线(universal serial bus，USB)、火线(FIREWIRE)、任何蜂窝网通信协议(如3G/4G/5G)、蓝牙、无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)、NFC或任何其他合适的通信协议。上述通信连接可以是蓝牙连接、NFC、紫蜂(zigbee)、无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)等。本申请实施例对此不作具体限制。

需要说明的是，图3所示的终端设备300仅是终端设备的一个示例。本申请中的终端设备300可以为遥控器、手机、平板电脑、个人计算机(personal computer，PC)、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、智能手表、上网本、可穿戴电子设备、增强现实技术(augmented reality，AR)设备、虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人等，本申请对该终端设备的具体形式不做特殊限制。

图4为本申请实施例所提供的一种控制器的结构示意图。如图4所示，控制器50包括室外控制模块501和室内控制模块502。室外控制模块501包括第一存储器5011，室内控制模块502包括第二存储器5021。室内控制模块502通过有线或无线通信形式与室外控制模块501连接。室外控制模块501可以安装于室外机13中，也可以独立于室外机13以外，用于控制室外机13执行相关操作。室内控制模块502可以安装于室内机12中，也可以独立于室内机12以外，用于控制室内机12的部件以及节流装置11执行相关操作。应理解，以上模块的划分仅为功能性的划分，室外控制模块501和室内控制模块502也可以集成在一个模块中。第一存储器5011和第二存储器5021也可以集成为一个存储器。

在一些实施例中，第一存储器5011用于存储室外机13相关的应用程序以及数据，室外控制模块501通过运行存储在第一存储器5011的应用程序以及数据，执行多联机空调系统的各种功能以及数据处理。第一存储器5011主要包括存储程序区以及存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如室外机风扇开启功能、室外测温功能等)；存储数据区可以存储根据使用多联机空调系统所创建的数据(比如室外温度、各个膨胀阀的开度等)。此外，第一存储器5011可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失存储器，例如磁盘存储器件、闪存器件或其他易失性固态存储器件等。

在一些实施例中，第二存储器5021用于存储多个室内机12以及多个膨胀阀111相关的应用程序以及数据，室内控制模块502通过运行存储在存储器5021的应用程序以及数据，执行多联机空调系统的各种功能以及数据处理。第二存储器5021主要包括存储程序区以及存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如室内测温功能)；存储数据区可以存储根据使用多联机空调系统所创建的数据(比如室内温度等)。在一些示例中，第二存储器5021还用于存储室内机12的地址与膨胀阀111的地址的对应关系。

在一些实施例中，室外控制模块501与室外机13之间存在通信连接，用于根据用户指令或系统默认指令控制室外机执行相关操作。可选地，室外控制模块501可以根据用户所选择的空调运行模式控制室外风扇的转速。可选地，室外控制模块501还可以根据用户指令或系统指令获取室外温度，并将所获取的室外温度储存至第一存储器5011。可选地，室外控制模块501还可以根据用户所选择的空调运行模式控制室外机13内的四通阀134转动，以实现制冷或制热模式的选择。可选地，室外控制模块501还可以在地址纠正过程中对室外机13的运行模式、压缩机频率等进行控制。

在一些实施例中，室内控制模块502与室内机12之间存在通信连接，用于根据用户指令或系统默认指令控制室内机12执行相关操作。例如，室内控制模块502还可以根据用户指令控制室内机开启室内温度传感器，检测室内温度。

在一些实施例中，室内控制模块502与多个膨胀阀111之间存在通信连接，用于根据用户指令或系统默认指令控制多个膨胀阀111执行相关操作。可选地，室内控制模块502还可以根据用户指令或系统指令控制各个膨胀阀111的开度。

本领域技术人员可以理解，图2中示出的硬件结构并不构成对多联机空调系统的限定，多联机空调系统可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合说明书附图，对本申请提供的实施例进行具体介绍。

如图5所示，本申请实施例提供了一种多联机空调系统的控制方法，该方法应用于控制器，该控制器可以是上述图2所示的控制器50，该方法包括如下步骤：

S101、在确定多联机空调系统发生故障的情况下，将多联机空调系统的特征数据分别输入至多个基于支持向量机的故障识别模型中，得到多个故障识别结果。

在一些实施例中，多联机空调系统的存储器中预先存储有多个训练完成的基于支持向量机的故障识别模型，在确定多联机空调系统发生故障的情况下，控制器将多联机空调系统的特征数据输入到多个基于支持向量机的故障识别模型中。其中，多联机空调系统的特征数据是对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的，特征数据是将多联机空调系统的运行数据中去除与故障无关的数据后，保留下来的与故障有关联的数据。可以理解的，将多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，去除掉与故障无关的数据，可以排除无关数据对于故障识别的精准率和效率的影响，能够提高对多联机空调系统故障识别的准确率和效率。关于如何对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析得到多联机空调系统的特征数据的描述，可以参照下述步骤S301至步骤S302的描述，在此不予赘述。

将多联机空调系统的特征数据输入多个故障识别模型中，一个故障识别模型对应一种故障类型，一个故障识别模型输出的故障识别结果用于指示多联机空调系统发生该故障识别模型对应的故障类型的概率。可以理解的，一种故障识别模型用于识别一种故障类型，一种故障识别模型对多联机空调系统进行故障识别时只识别该多联机空调系统发生该故障识别模型对应的故障类型的概率，不会在故障识别时受其他故障类型的影响。将多联机空调系统的运行数据分别输入至多个基于支持向量机的故障识别模型中，得到多个故障识别结果，也即得到该多联机空调系统发生每种故障识别模型对应的故障类型的概率。

示例性的，多联机空调系统的故障类型包括：冷媒充注量异常、室外换热器脏堵、室内换热器脏堵、压缩机磨损以及膨胀阀故障。

在一些实施例中，多联机空调系统的特征数据包括压缩机的运行频率、压缩机的排气压力值、压缩机的吸气压力值、压缩机的吸气温度值、压缩机的排气温度值、压缩机的排气过热度、压缩机的吸气过热度、室外风扇档位膨胀阀的开度、每个室内机的出风温度、每个室内机的回风温度、气管的温度值以及液管的温度值中的至少一项。

在一些实施例中，支持向量机是一种二分类模型，支持向量机的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，由于支持向量机的间隔最大，是支持向量机区别于感知机。支持向量机还包括核技巧，这使得支持向量机成为实质上的非线性分类器。支持向量机是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折中，以期获得最好的推广能力。

在一些实施例中，控制器可以基于多联机空调系统的历史运行数据训练多个基于支持向量机的故障识别模型，并将训练完成的多个故障识别模型存储在存储器中，以便于在执行故障识别功能时，能够根据训练完成的故障识别模型及时识别出多联机空调系统发生的故障类型。其中，多联机空调系统的历史运行数据包括多联机空调系统在正常运行过程中的正常运行数据和在异常运行过程的异常运行数据(也可以称作历史故障数据)。

在一些实施例中，故障识别模型的训练过程包括：建立数据回归直线、回归平面和超平面进行拟合，并通过损失函数、设定偏差值、松弛变量进行拟合精度和范围的调节。

在一些实施例中，在故障识别模型训练完成后进行模型测试，故障识别模型的测试结果通过混淆矩阵和诊断时序图进行诊断结果的可视化，并引入三个模型评价指标：平均几何精度(GMA)、虚警率(FAR)和漏警率(MAR)进行评价。其中，GMA指标表示每个分类类别精度的几何平均值，并且在取得真实结果后，进行判断，如果精度未达到要求，将启动参数更新和调优模块，进行自我优化。

S102、将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型。

可以理解的，一种故障识别模型对应一种故障类型，一个故障识别结果指示的故障概率越大，代表该多联机空调系统发生该故障识别结果对应的故障类型的概率越高，故可以将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型。

示例性的，假设故障识别模型包括A1、B1和C1，A1对应A故障类型，B1对应B故障类型，C1对应C故障类型。在多联机空调系统确定发生故障的情况下，将多联机空调系统的特征数据输入至三个故障识别模型A1、B1和C1后，得到三个故障识别模型的故障识别结果。假设A1输出的故障识别结果指示了多联机空调系统发生A故障类型的概率为50％，B1输出的故障识别结果指示了多联机空调系统发生B故障类型的概率为80％，C1输出的故障识别结果指示了多联机空调系统发生C故障类型的概率为30％，则可以将B故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型。

本申请实施例的技术方案至少带来以下有益效果：针对目前多联机空调系统中故障识别准确率较低的问题，本申请实施例提供的多联机空调系统的控制方法，在确定多联机空调系统发生故障后，将多联机空调系统的特征数据分别输入多个故障识别模型中，得到多个识别结果，由于多联机空调系统的特征数据是基于多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的，排除了运行数据中无关数据对故障识别精准度的影响，有助于提高对多联机空调系统中故障识别的准确率，进而将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为多联机空调系统的目标故障类型，提高了对多联机空调系统的故障识别的准确率。

上述实施例着重介绍了本申请实施例提供的多联机空调系统控制方法中如何对多联机空调系统的故障进行识别，在一些实施例中，在确认多联机空调系统的目标故障类型后，也就是步骤S102之后，如图6所示，该方法还可以包括以下步骤：

S201、将多联机空调系统的特征数据输入至与目标故障类型对应的故障等级识别模型中，得到故障等级识别结果。

可以理解的，在多联机空调系统发生故障的情况下，不同的故障等级对于多联机空调系统的运行造成的影响不同。在故障等级为轻微的情况下，可以理解为当前故障可能不会对多联机空调系统的运行造成过多影响，可以暂时不进行检修。而在故障等级为严重的情况下，可能会导致多联机空调系统无法运行，需要进行检修。所以在确定了多联机空调系统的目标故障类型后，还需要根据多联机空调系统的特征数据来得到故障等级识别结果，以此来判断是否要对多联机空调系统进行检修。

在一些实施例中，多联机空调系统的存储器中预先存储有多个故障等级识别模型，一种故障等级识别模型用于识别一种故障类型的故障等级。在确定多联机空调系统的目标故障类型后，可以将多联机空调系统的特征数据输入至目标故障类型对应的故障等级识别模型中，得到故障等级识别结果，故障等级识别结果即代表目标故障类型对多联机空调系统的影响程度。

在一些实施例中，故障等级识别模型可以是基于机器学习算法的故障等级识别模型。

在一些实施例中，故障等级识别结果包括：故障等级1、故障等级2、故障等级3、故障等级4和故障等级5。若故障等级识别结果为故障等级1或故障等级2，代表需要引起用户注意，并建议用户关注检查。若故障等级识别结果为故障等级3，代表需要用户注意，并建议近期检修。若故障等级识别结果为故障等级4，代表需要引起用户足够注意，并建议及时检修。若故障等级识别结果为故障等级5，代表需要引起用户高度重视，并建议立即检修。

S202、在故障等级识别结果指示的故障等级在预设故障等级以上时，发出告警信息。

在故障等级识别结果指示的故障等级在预设故障等级以上时，代表当前目标故障类型对应的故障等级较高，可能会导致多联机空调系统无法正常运行。为了保证多联机空调系统可以正常运行，可以发出告警信息以提示维修人员对多联机空调系统进行检修。

在一些实施例中，告警信息包括目标故障类型，以便于维修人员可以基于目标故障类型有针对性的对多联机空调系统进行检修，有助于提升对于多联机空调系统的故障修复效率。

其中，预设故障等级可以是多联机空调系统出厂时预先设置的。

示例性的，图7为一种故障等级对多联机空调系统影响程度示意图。如图7所示，在故障等级处于故障等级5以下的情况下，代表多联机空调系统发生的故障轻微，故障等级5以下的情况下对多联机空调系统的影响程度较小。在故障等级处于故障等级5以上的情况下，代表多联机空调系统发生的故障严重，也即故障等级5以上的情况下对多联机空调系统的影响程度较大。

示例性的，图8为一种多联机空调系统故障等级预警示意图。如图8所示，为了避免多联机空调系统发生的轻微故障发展成为严重故障，可以设置预设故障等级为故障等级2，也即在确定多联机空调系统的故障等级在故障等级2以上时，控制器开始发出告警信息，提醒维修人员进行检修，避免多联机空调系统发生的轻微故障发展成为严重故障，例如避免多联机空调系统的故障等级由故障等级2发展至故障等级5。

示例性的，控制器发出告警信息可以采用以下方式中的一种或多种。

方式1、控制器控制室内机的显示器显示告警信息。

示例性的，假设多联机空调系统的目标故障类型为室外换热器脏堵，告警信息的内容可以是“室外换热器脏堵严重，建议立即检修！”。

在一些实施例中，为了便于用户及时了解到多联机空调系统发生严重故障，控制器可以控制多联机空调系统中的每个室内机的显示器显示上述告警信息。

方式2、控制器通过通信器向终端设备发送告警信息。

示例性的，假设多联机空调系统的目标故障类型为室外换热器脏堵，则终端设备接收到控制器50通过Wi-Fi网络或蓝牙发送的告警信息的内容可以是“室外换热器脏堵严重，建议立即检修！”。

方式3、控制器通过语音提示装置向终端设备发送告警信息。

在一些实施例中，室内机还包括语音装置，语音提示装置可以是喇叭等，控制器可以控制语音装置播报告警信息，引起用户注意，提醒用户进行检修。

上述实施例着重介绍了在确定多联机空调系统中发生故障的故障类型后所执行的步骤，在一些实施例中，在步骤101之前，如图9所示，该方法还可以包括以下步骤：

S301、在确定多联机空调系统发生故障之前，获取多联机空调系统的运行数据。

可以理解的，在确定多联机空调系统发生故障之后，才可以进一步进行故障类型的识别。所以在确定多联机空调系统发生故障之前，可以获取多联机空调系统的运行数据来判断多联机空调系统是否发生故障。

可选的，如图10所示，步骤S301可以具体实现为以下步骤：

S3011、获取多联机空调系统的原始运行数据。

在一些实施例中，在多联机空调系统处于运行状态下，控制器获取多联机空调系统的各部件在运行过程中所产生的原始运行数据。

S3012、对多联机空调系统的原始运行数据进行预处理，得到多联机空调系统的运行数据。

在一些实施例中，预处理包括异常值剔除处理和平滑处理。

其中，异常值剔除处理是指在控制器获取原始运行数据的过程中，出现有个别异常运行数据相较于其他运行数据离散程度较高，若不对多联机空调系统的原始运行数据进行异常值剔除，在后续进行故障诊断时，异常运行数据可能会对故障诊断结果的精度造成影响。所以在获取到多联机空调系统的原始运行数据后，可以对多联机空调系统的原始运行数据进行异常值剔除处理。

平滑处理是指在对多联机空调系统的原始运行数据进行剔除异常值处理后，利用平滑算法进行最小二乘曲线拟合，用拟合的数据代替被剔除的数据。最小二乘拟合是一种数学上的近似和优化方法，根据已知的数据在坐标系中得到一条直线或者曲线，使拟合点与已知数据之间的距离的平方和最小。

在一些实施例中，平滑算法包括Savitzky-Golay算法。

在一些实施例中，对多联机空调系统的原始运行数据进行数据平滑处理还可以具体实现为：将异常值剔除处理后的原始运行数据输入至生成式网络对抗模型中，得到多联机空调系统的运行数据。

其中，生成式对抗网络模型是一种深度学习模型，模型通过框架中至少包含两个模块：生成模型和判别模型。生成模型负责生成拟合数据，判别模型负责对拟合的数据进行判断，判断数据是否平滑。生成模型和判别模型互相博弈，最终得到经过平滑处理后的数据。

在一些实施例中，多联机空调系统的运行数据可以包括：多联机空调系统中室外机在运行过程中的压缩机电流值、压缩机的运行频率、压缩机的排气压力值、压缩机的吸气压力值、压缩机的吸气温度值、压缩机的排气温度值、压缩机的排气过热度、压缩机的吸气过热度、室外风扇档位、膨胀阀的开度、每个室内机的出风温度、每个室内机的回风温度、气管的温度值、液管的温度值、室外机冷媒排出管处的排出压力值和排出温度值中的至少一项等。以上示出的多联机空调系统的运行数据仅仅是示例性的，多联机空调系统的运行数据还可以包括其他数据，在此不再一一赘述。

S302、基于最大信息系数法对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，从多联机空调系统的运行数据中提取出多联机空调系统的特征数据。

可以理解的，多联机空调系统的运行数据中存在大量对于故障诊断无用的冗余数据，冗余数据会影响到故障诊断的效率和精准度。为了排除多联机空调系统的运行数据中冗余数据对于故障诊断的效率和精准度，可以基于最大信息系数法对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，从多联机空调系统的运行数据中提取出多联机空调系统的特征数据。

其中，最大信息系数法是一种特征选择算法，用于衡量两个变量之间的关联程度，通过最大信息系数法可以衡量各种故障类型与多联机空调系统的运行数据之间的相关程度，并根据运行数据与故障类型的相关程度对运行数据进行分析和筛选。与故障类型相关程度较低的运行数据代表该运行数据与故障类型之间关联性较小，可以该运行数据作为冗余数据，与故障相关程度较高的运行数据代表该运行数据与故障类型之间的关联性较大，可以将该运行数据作为特征数据。

在一些实施例中，在基于最大信息系数法对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，从多联机空调系统的运行数据中提取出多联机空调系统的特征数据之前，还可以根据基尼变量重要度以及关联规则算法计算不同运行数据对于不同故障类型的重要程度，并根据重要程度将运行数据进行排序。

基尼变量重要度是指根据基尼指数衡量变量重要程度的方法，基尼指数表示样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率，基尼指数越小表示集合被选中的样本被参错的概率越小，即集合的纯度越高。一个特征数据的基尼指数越小，代表该特征数据越重要。

S303、基于多联机空调系统的特征数据，确定多联机空调系统是否发生故障。

由上述步骤S302可知，多联机空调系统的特征数据是对多联机空调系统的运行数据中进行相关性分析提取出的，多联机空调系统的特征数据能够反映出多联机空调系统的运行情况。而在多联机空调系统发生故障的情况下，多联机空调系统的特征数据也会出现波动。

示例性的，冷媒经过室内机的节流阀后进入冷媒的蒸发吸热过程，当室内机连接的膨胀阀正常时，与室内机连接的气管的温度值和液管的温度值应相等，也就是液管的温度值与气管的温度值之间的温度差值为0。而当膨胀阀发生故障时，例如由于膨胀阀故障导致膨胀阀的开度过小时会导致冷媒流量不足导致蒸发吸热过程中热度过高，进而导致与室内机连接的液管的温度值与气管的温度值之间的温度差值变大。因此，根据特征数据(气管的温度值和液管的温度值)可以确定膨胀阀是否故障。

可选的，如图11所示，步骤S303可以具体实现为以下步骤：

S3031、将多联机空调系统的特征数据输入至故障诊断模型中，得到故障诊断结果。

在一些实施例中，多联机空调系统的存储器中预先存储有训练完成的故障诊断模型，在对多联机空调系统进行故障诊断时，可以将多联机空调系统的特征数据输入至训练完成的故障诊断模型中，得到故障诊断结果，故障诊断结果指示了多联机空调系统是否发生故障。

在一些实施例中，故障诊断模型可以是基于支持向量机的故障诊断模型。

在一些实施例中，故障诊断模型训练过程包括：针对每种故障类型设置梯度性的多联机空调系统模拟实验，收集每种故障类型的实验数据并将实验数据根据多联机空调系统正常和异常进行分类，用于训练故障诊断模型。

示例性的，以冷媒充注量的模拟实验为例，从冷媒充注量120％(过充)至冷媒充注量50％(欠充)依次以10％递减设置多个模拟实验，并收集每个模拟实验的实验数据。

在一些实施例中，如果模拟实验中的多联机空调系统性能下降，在性能下降达到预设阈值时，认为多联机空调系统出现异常，则该次模拟实验的实验数据均被标记为异常。如果模拟实验中的多联机空调系统性能下降没有达到预设阈值，认为多联机空调系统正常，则该次模拟实验的实验数据均被标记为正常。

S3032、在故障诊断结果为是的情况下，确定多联机空调系统发生故障。

在一些实施例中，在故障诊断结果为否的情况下，确定多联机空调系统未发生故障。

基于图9所示的实施例至少带来以下有益效果：基于最大信息系数法对多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，从多联机空调系统的运行数据中提取出特征数据，以便于后续可以基于数据量小、特征代表性强的特征数据来进行故障诊断、故障识别以及故障等级识别，提升了故障诊断、故障识别以及故障等级识别的效率以及精准度。

下面结合一种具体的示例对本申请实施例提供的一种多联机空调系统的控制方法进行举例说明，图12所示为本申请实施例提供的一种多联机空调系统的控制方法的整体流程示意图。

如图12所示，在多联机空调系统运行的情况下，控制器获取多联机空调系统的运行数据，并通过相关性分析从运行数据中提取出多联机空调系统的特征数据。将特征数据输入至故障诊断模型中判断系统是否发生故障，如果没有发生故障，则继续正常运行；如果发生故障，则进行故障识别，故障识别包括将特征数据输入至多个基于支持向量机的故障识别模型中，将多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为目标故障类型。

在确认目标故障类型后，将特征数据输入至与目标故障类型对应的故障等级识别模型中，得到故障等级识别结果。如果故障等级识别结果在预设故障等级以下，则认为故障轻微；如果故障等级识别结果在预设故障等级以上，则认为故障严重，控制发送告警信息，提醒用户检修。

在一些实施例中，本申请实施例提供的一种多联机空调系统的控制方法还涉及对于故障等级识别模型的训练过程，示例性的，故障等级识别模型的训练过程包括如下步骤：

A1、数据采集。

采集用于故障等级识别模型训练的数据，可以针对每种故障类型设置梯度性的多联机空调系统模拟实验，收集每种故障类型的实验数据，将实验数据根据多联机空调系统的故障等级进行分类，用于训练故障诊断模型。关于模拟实验与数据采集上述步骤已详细介绍，不再赘述。

A2、数据预处理。

在采集完成用于故障等级识别模型训练的实验数据后，需要对采集的实验数据进行预处理，剔除异常的实验数据，对实验数据进行数据平滑处理。关于数据预处理上述步骤已介绍，在此不再赘述。

A3、重要特征数据选择。

在实验数据预处理完成后，根据基尼变量重要度以及关联规则算法计算不同运行数据对于不同故障类型的重要程度，并根据重要程度将运行数据进行排序。对实验数据通过最大信息系数法进行关联性分析，去除实验数据中与故障无关的冗余数据。关于基尼变量重要度与最大信息系数法在上述步骤已介绍，在此不做赘述。

在一些实施例中，重要特征数据选择还包括：对故障进行解耦，解耦是指使含有多个变量的数学方程变成能够用单个变量表示的方程组，即变量不再同时共同直接影响一个方程的结果，从而简化分析计算。在多联机空调系统中，故障与故障之间可能存在关联，导致在多联机空调系统发生单一故障时，引发其他故障。对故障进行解耦即是在分析实验数据与某一故障之间的关联性时，排除其他故障对该故障的影响。

在一些实施例中，重要特征数据选择还包括：结合专家知识体系对现有实验数据进行分析。在对实验数据根据重要程度将运行数据进行排序以及通过最大信息系数法进行关联性分析后，还可以与专家知识体系结合选取重要特征数据。根据多联机空调系统的工作原理，构建专家知识体系，对经过重要度排序和通过最大信息系数法进行关联性分析后的实验数据进行全面分析，选择重要特征数据。

A4、模型训练。

在确定重要特征数据后，基于支持向量机模型训练故障等级识别模型，在训练完成后对故障等级识别模型进行评价，如果故障等级识别模型的精度未达到要求，将启动参数更新和调优模型，进行自我优化。关于模型训练与优化的方法上述步骤已介绍，在此不再赘述。

在一些实施例中，本申请实施例所涉及的故障诊断模型和故障识别模型的训练方法可以参照上述故障等级识别模型的训练方法，在此不予赘述。

可以看出，上述主要从方法的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，本申请实施例提供了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对控制器进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

本申请实施例还提供一种控制器的硬件结构示意图，如图13所示，该控制器3000包括处理器3001，可选的，还包括与处理器3001连接的存储器3002和通信接口3003。处理器3001、存储器3002和通信接口3003通过总线3004连接。

处理器3001可以是中央处理器(central processing unit，CPU)，通用处理器网络处理器(network processor，NP)、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、微处理器、微控制器、可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或它们的任意组合。处理器3001还可以是其它任意具有处理功能的装置，例如电路、器件或软件模块。处理器3001也可以包括多个CPU，并且处理器3001可以是一个单核(single-CPU)处理器，也可以是多核(multi-CPU)处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。

存储器3002可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，本申请实施例对此不作任何限制。存储器3002可以是独立存在，也可以和处理器3001集成在一起。其中，存储器3002中可以包含计算机程序代码。处理器3001用于执行存储器3002中存储的计算机程序代码，从而实现本申请实施例提供的多联机空调系统的控制方法。

通信接口3003可以用于与其他设备或通信网络通信(如以太网，无线接入网(radio access network，RAN)，无线局域网(wireless local area networks，WLAN)等)。通信接口3003可以是模块、电路、收发器或者任何能够实现通信的装置。

总线3004可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，EISA)总线等。总线3004可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图13中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机执行指令，当计算机执行指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例提供多联机空调系统的控制方法。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品可直接加载到存储器中，并含有软件代码，该计算机程序产品经由计算机载入并执行后能够实现上述实施例提供的多联机空调系统的控制方法。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种多联机空调系统，其特征在于，包括：

冷媒循环回路，其使冷媒经由压缩机、冷凝器、膨胀阀以及蒸发器循环；

控制器，其至少控制所述压缩机以及所述膨胀阀；

所述冷凝器和所述蒸发器中的一方是室外换热器，另一方是室内换热器；

室外机，其包括所述压缩机和所述室外换热器；

多个室内机，所述室内机包括所述室内换热器；

液管和气管，用于连接所述室外机和所述室内机；

所述控制器，被配置为：

在确定所述多联机空调系统发生故障的情况下，将所述多联机空调系统的特征数据分别输入至多个基于支持向量机的故障识别模型中，得到多个故障识别结果，其中，一个所述故障识别模型用于识别一种故障类型，一个所述故障识别模型输出的故障识别结果用于指示所述多联机空调系统发生该故障识别模型对应的故障类型的概率，所述多联机空调系统的特征数据是对所述多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的；

将所述多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为所述多联机空调系统的目标故障类型。

2.根据权利要求1所述的多联机空调系统，其特征在于，所述控制器，被配置为将所述多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为所述多联机空调系统的目标故障类型之后，还被配置为：

将所述多联机空调系统的特征数据输入至与所述目标故障类型对应的故障等级识别模型中，得到故障等级识别结果；

在所述故障等级识别结果指示的故障等级在预设故障等级以上时，发出告警信息，所述告警信息包括所述目标故障类型，所述告警信息用于提示对所述多联机空调系统进行检修。

3.根据权利要求2所述的多联机空调系统，其特征在于，所述控制器，还被配置为：

在确定所述多联机空调系统发生故障之前，获取所述多联机空调系统的运行数据；

基于最大信息系数法对所述多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，从所述多联机空调系统的运行数据中提取出所述多联机空调系统的特征数据；

基于所述多联机空调系统的特征数据，确定所述多联机空调系统是否发生故障。

4.根据权利要求3所述的多联机空调系统，其特征在于，所述控制器，被配置为基于所述多联机空调系统的特征数据，确定所述多联机空调系统是否发生故障时，具体被配置为：

将所述多联机空调系统的特征数据输入至故障诊断模型中，得到故障诊断结果，所述故障诊断结果指示了所述多联机空调系统是否发生故障；

在所述故障诊断结果为是的情况下，确定所述多联机空调系统发生故障。

5.根据权利要求3所述的多联机空调系统，其特征在于，所述控制器被配置为获取所述多联机空调系统的运行数据时，具体被配置为：

获取所述多联机空调系统的原始运行数据；

对所述多联机空调系统的原始运行数据进行预处理，得到所述多联机空调系统的运行数据，所述预处理包括异常值剔除处理和平滑处理。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的多联机空调系统，其特征在于，所述多联机空调系统的特征数据包括所述压缩机的运行频率、所述压缩机的排气压力值、所述压缩机的吸气压力值、所述压缩机的吸气温度值、所述压缩机的排气温度值、所述压缩机的排气过热度、所述压缩机的吸气过热度、室外风扇档位、所述膨胀阀的开度、每个所述室内机的出风温度、每个所述室内机的回风温度、所述气管的温度值以及所述液管的温度值中的至少一项。

7.一种多联机空调系统的控制方法，其特征在于，所述方法应用于上述权利要求1至6中任一项所述的多联机空调系统，所述方法包括：在确定所述多联机空调系统发生故障的情况下，将所述多联机空调系统的特征数据分别输入至多个基于支持向量机的故障识别模型中，得到多个故障识别结果，其中，一个所述故障识别模型用于识别一种故障类型，一个所述故障识别模型输出的故障识别结果用于指示所述多联机空调系统发生该故障识别模型对应的故障类型的概率，所述多联机空调系统的特征数据是对所述多联机空调系统的运行数据进行关联性分析后得到的；

将所述多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为所述多联机空调系统的目标故障类型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在将所述多个故障识别结果中最大概率的故障识别结果对应的故障类型作为所述多联机空调系统的目标故障类型之后，所述方法还包括：

将所述多联机空调系统的特征数据输入至与所述目标故障类型对应的故障等级识别模型中，得到故障等级识别结果；

在所述故障等级识别结果指示的故障等级在预设故障等级以上时，发出告警信息，所述告警信息包括所述目标故障类型，所述告警信息用于提示对所述多联机空调系统进行检修。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定所述多联机空调系统发生故障之前，获取所述多联机空调系统的运行数据；

基于最大信息系数法对所述多联机空调系统的运行数据进行关联性分析，从所述多联机空调系统的运行数据中提取出所述多联机空调系统的特征数据；

基于所述多联机空调系统的特征数据，确定所述多联机空调系统是否发生故障。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述多联机空调系统的特征数据，确定所述多联机空调系统是否发生故障，包括：

将所述多联机空调系统的特征数据输入至故障诊断模型中，得到故障诊断结果，所述故障诊断结果指示了所述多联机空调系统是否发生故障；

在所述故障诊断结果为是的情况下，确定所述多联机空调系统发生故障。

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