摘要
本发明公开了一种基于云平台的冷媒泄露采暖检测方法,包括针对在采集时间间隔内采集的冷媒泄露气体浓度值和冷媒泄露气体高时域声波值,判断所述冷媒泄露气体浓度值是否处于所述冷媒泄露气体高时域声波值所对应的正常关联阈值范围内;若否,确认初始冷媒泄露或最终冷媒泄露,进行冷媒泄露排风,或者触发告警通知;对采集数据的传感器和超声波设备通过神经网络模型进行设备故障问题排查;本发明的冷媒泄露采暖检测方案提高了冷媒泄露采暖检测的智能化、精准度和人工智能化,适用于多种采暖冷媒泄露场景。
技术关键词
超声波设备
监测点
排风设备
云平台
R290冷媒
神经网络模型
非线性映射关系
气体
采暖设备
深度学习模型
双树复小波变换
拉格朗日插值法
数据
传感器
特征工程
波形
短时傅里叶变换
系统为您推荐了相关专利信息
编码向量
数据智能分析方法
时序
数据智能分析系统
模式
振动元件
监测点
旋转设备
转移概率矩阵
模糊约束条件
混合网络模型
云平台
测试场景数据
测试方法
生成配置信息
温度监测系统
电厂锅炉
温差
温度监测器
锅炉炉胆
蓝牙信标
智能安全帽
物联网基站
云平台
定位系统