基于深度学习的暖通空调故障识别方法和系统

本发明公开了基于深度学习的暖通空调故障识别方法和系统，属于暖通空调技术领域，其方法，包括如下步骤：S1：采集暖通空调设备运行数据；S2：对暖通空调设备运行数据进行清洗及分类，且构建暖通空调设备故障识别模型；S3：根据暖通空调设备故障识别模型的输出结果，判断暖通空调设备的实时运行状态；S4：存在故障时，对暖通空调设备进行及时故障预警及维护管控。本发明解决现有的不能对暖通空调设备进行实时监测及故障识别，使暖通空调设备稳定性和可靠性低的问题。本发明可对暖通空调设备进行实时监测及故障识别，能及时发现暖通空调设备故障，能及时对暖通空调设备进行预警维护，可提升暖通空调设备稳定性和可靠性，提升用户使用体验感。