本发明涉及暖通空调故障检测，特别是涉及基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法及系统。
背景技术：
1、暖通空调系统是指室内负责暖气、通风及空气调节的系统或相关设备。暖通空调系统可以控制空气的温度及湿度，提高室内的舒适度，是中大型工业建筑或办公建筑中重要的一环。在空调系统的长时间运行中，由于部件性能下降、维护不及时等原因，会发生如传感器漂移、风阀等执行机构卡死、管道结垢等各类故障。这些故障会直接影响环境舒适度并增加能耗。因此，有必要寻找一种检测效率高并且检测结果准确的暖通空调故障检测方法。
2、在暖通空调系统的实际运行过程中，受到室内温度，送风量，风道压力和人为控制等多种因素的影响，暖通空调系统会在不同的稳态工况下运行，也会在不同的运行状态之间相互切换。因此，暖通空调系统在使用过程中呈现出大范围非平稳特性，同时包含不同的稳态和过渡态。对于非平稳过程，过程运行状态频繁发生变化，导致过程变量的方差、均值、动态关系等数据特性沿时间方向频繁变化。同时在暖通空调系统运行过程中还存在线性与非线性特征并存的问题，例如在暖通空调系统运行过程中存在室内温度与时间、空气流速与风机转速等线性特征，同时在空调的运行过程中湍流速度与风机速度、热辐射传热速率与室内温度差异等非线性特征的存在，在暖通空调系统中，线性特征和非线性特征通常交织在一起，相互影响。因此，对于系统的监测、控制和优化，需要综合考虑线性和非线性特征。现有的暖通空调故障检测方法普遍未考虑上述特性，存在以下问题：
3、(1)暖通空调系统在实际运行中，过程运行条件的变化将会受到多个指示变量的影响，由于操作条件频繁变化，这些变量表现为大范围非平稳特性；而现有的单模态或者多模态研究方法是时间驱动的，这种传统的时间轴分析方法,往往分析时间上的变化规律,采用聚类方法揭示过程运行工况的变化，然而由于暖通空调系统的频繁的状态切换以及切换的目标状态不同,这给建模和理解带来很大困难。
4、(2)在划分工况时，需要提取数据的关键特征进行聚类分析，而现有的聚类方法普遍未考虑暖通空调系统过程数据中各个变量之间的相关性信息和动态特性，数据特征提取不充分。
5、(3)由于在暖通空调系统实际运行过程线性特征与非线性特征混杂，在这种情况下，一个单一的非线性模型已经不是最佳的选择。因此，混合线性-非线性建模可以为挖掘过程数据特征提供一种可行的替代方法。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本发明提供了基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法及系统；
2、一方面，提供了基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，包括：
3、(1)选取正常运行的暖通空调系统的室内温度、送风量、风道压力这三个变量作为条件驱动的指示变量，将时间切片数据转化为条件切片数据；
4、(2)在每个条件切片上用时空变分自编码模型进行特征提取，得到时空变分自编码相似系数；然后利用时空变分自编码相似系数进行相似度分析，将条件切片聚类到同一工况下；
5、(3)采用非线性典型变量和线性典型变量混合检测的方式，计算出每一类工况对应的标准控制限；
6、(4)获取暖通空调系统的在线测量数据，基于(1)～(2)同样的方式得出在线测量数据的所属工况类，基于(3)同样的方式得出在线测量数据的在线控制限，将在线控制限与在线测量数据所属工况类的标准控制限进行比较，得到在线测量数据是否出现故障的分类结果。
7、另一方面，提供了基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测系统，包括：
8、转化模块，其被配置为：选取正常运行的暖通空调系统的室内温度、送风量、风道压力这三个变量作为条件驱动的指示变量，将时间切片数据转化为条件切片数据；
9、特征提取模块，其被配置为：在每个条件切片上用时空变分自编码模型进行特征提取，得到时空变分自编码相似系数；然后利用时空变分自编码相似系数进行相似度分析，将条件切片聚类到同一工况下；
10、混合检测模块，其被配置为：采用非线性典型变量和线性典型变量混合检测的方式，计算出每一类工况对应的标准控制限；
11、分类输出模块，其被配置为：获取暖通空调系统的在线测量数据，基于转化模块和特征提取模块同样的方式得出在线测量数据的所属工况类，基于混合检测模块同样的方式得出在线测量数据的在线控制限，将在线控制限与在线测量数据所属工况类的标准控制限进行比较，得到在线测量数据是否出现故障的分类结果。
12、再一方面，还提供了一种电子设备，包括：
13、存储器，用于非暂时性存储计算机可读指令；以及
14、处理器，用于运行所述计算机可读指令，
15、其中，所述计算机可读指令被所述处理器运行时，执行上述第一方面所述的方法。
16、再一方面，还提供了一种存储介质，非暂时性存储计算机可读指令，其中，当非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行第一方面所述方法的指令。
17、再一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行的时候用于实现上述第一方面所述的方法。
18、上述技术方案具有如下优点或有益效果：
19、针对暖通空调系统存在大范围非平稳特性的问题，我们发现虽然操作条件随时间轴变化具有不确定性，但在相同的操作条件下，过程特征在很大程度上是相似的，可能遵循一定的关系，即暖通空调系统的过程特性沿条件方向有一定规律性地变化。因此，本发明采用条件驱动的方法对暖通空调系统的三维数据进行重构。由于室内温度、送风量、风道压力等变量是暖通空调系统调节过程中最直观的体现，因此，选取室内温度、送风量、风道压力这三个变量作为条件驱动的指示变量，将时间切片数据转化为条件切片数据，实现暖通空调系统的三维时变数据从时间轴重构至条件轴。本发明采用基于多变量条件驱动的方法对暖通空调系统的时变三维数据进行重构，选取作为条件驱动的指示变量。通过将时变三维数据从时间轴重构至条件轴，可以有效解决暖通空调系统在批次间和批次内大范围非平稳运行的问题，可有效提高故障检测的准确率。
20、针对多条件切片间数据的相关性和动态特性，为了充分提取数据的过程特征，精准划分多工况，在暖通空调系统每个条件切片上用时空变分自编码(st-vae)进行特征提取，st-vae通过对数据进行降维以达到提取条件切片特征值的目的，然后利用时空变分自编码相似系数进行相似度分析，将相似度高的条件切片聚类到同一工况下，实现多工况模型的精确划分。在同一工况下的条件切片的过程特征是相似的，不同工况下的条件切片的过程特征是不同的。对不同的工况分别建立故障检测模型，可以实现暖通空调故障的精准检测。本发明使用基于时空变分自编码器的方法对相似性较大的条件切片数据进行聚类，通过编码器将条件数据编码到隐藏空间，为了提高自编码的可解释性和稳定性，将潜在向量建模为高斯分布，并通过解码器进行数据重构，并利用时空变分自编码相似系数计算潜在向量的相似性，将相似度高的条件切片聚类到同一工况下。
21、针对暖通空调系统划分后的各工况数据存在线性和非线性特征混杂的问题，本发明采用核典型变量不相似分析(kcvda)与典型变量不相似分析(cvda)的混合检测的方法对划分好的条件工况进行建模，首先，对收集到的过程数据应用kcvda，在kcvda的主子空间中提取非线性典型变量(ncvs)，然后在kcvda的残差子空间中应用cvda，从cvda的主子空间中提取线性典型变量(cvs)。故障监测统计量t2和q分别用于检测线性-非线性混合典型变量和cvda的残差子空间的残差矩阵。由于未知从各子工况正常数据中提取的非线性主元特征的先验分布信息，因此采用核密度估计确定监控统计量的控制限。本发明结合核典型变量不相似分析与典型变量不相似分析算法，在各个工况上建立基于非线性-线性混合监控的故障检测模型，从各工况数据集中提取相互独立的线性典型变量和非线性典型变量。借助这种方法能有效地处理线性与非线性特征混杂的问题，相比单一的线性或非线性模型具有更好准确率。
1.基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，选取正常运行的暖通空调系统的室内温度、送风量、风道压力这三个变量作为条件驱动的指示变量，将时间切片数据转化为条件切片数据，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，在每个条件切片上用时空变分自编码模型进行特征提取，得到时空变分自编码相似系数；然后利用时空变分自编码相似系数进行相似度分析，将条件切片聚类到同一工况下，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，训练后的时空变分自编码模型，包括：
5.如权利要求1所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，所述利用时空变分自编码相似系数进行相似度分析，将条件切片聚类到同一工况下，包括：
6.如权利要求1所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，采用非线性典型变量和线性典型变量混合检测的方式，计算出每一类工况对应的标准控制限，包括：
7.如权利要求6所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，基于非线性-线性混合监控的故障检测模型，对当前工况数据集的过程数据进行核典型变量不相似分析：在核典型变量不相似分析的主子空间中提取非线性典型变量；在核典型变量不相似分析的残差子空间中应用典型变量不相似分析；从典型变量不相似分析的主子空间中提取线性典型变量和残差变量，具体包括：
8.如权利要求6所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，基于非线性典型变量和线性典型变量，计算第一统计量，包括：
9.如权利要求6所述的基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测方法，其特征是，基于第一统计量和第二统计量，采用核密度估计算法，计算出每一类工况对应的标准控制限，包括：
10.基于条件驱动和混合检测的暖通空调故障检测系统，其特征是，包括：
