除濕機(jī)在線故障診斷方法、系統(tǒng)、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)與流程

　　1.本技術(shù)涉及在線故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種除濕機(jī)在線故障診斷方法、系統(tǒng)、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)。背景技術(shù)：2.除濕系統(tǒng)是室內(nèi)回風(fēng)口把室內(nèi)有水分的空氣抽到主機(jī)內(nèi)，經(jīng)過(guò)壓縮機(jī)抽取其中的水分后，再通過(guò)室內(nèi)送風(fēng)口排到室內(nèi)，通過(guò)室內(nèi)回風(fēng)口和室內(nèi)送風(fēng)口共兩個(gè)風(fēng)口完成了一個(gè)室內(nèi)空氣循環(huán)，調(diào)節(jié)室內(nèi)空氣的濕度，確保讓人們處在一個(gè)舒適的空間。但因?yàn)槠湟?guī)模龐大，控制策略復(fù)雜，使得各類故障頻頻發(fā)生。3.除濕系統(tǒng)常見(jiàn)的異常故障包括閥門故障、管道故障、熱交換盤管故障、除濕轉(zhuǎn)輪故障、電機(jī)故障、風(fēng)機(jī)故障以及控制系統(tǒng)故障。近些年來(lái)研究人員提出了許多除濕系統(tǒng)故障檢測(cè)技術(shù)，主要包括四種故障檢測(cè)技術(shù)，即人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢；除濕系統(tǒng)自身攜帶的異常報(bào)警功能；現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)已接入數(shù)據(jù)中心時(shí)，位于控制室或數(shù)據(jù)中心的在線檢測(cè)平臺(tái)提供的預(yù)警功能；工人在控制室或數(shù)據(jù)中心觀察在線數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)、觀察在線檢測(cè)平臺(tái)提供的預(yù)警，最終做出的故障判斷。但是這些現(xiàn)有的除濕系統(tǒng)故障檢測(cè)技術(shù)還存在一些不足，比如，一個(gè)廠區(qū)內(nèi)除濕系統(tǒng)多達(dá)上百臺(tái)時(shí)，需要大量人力進(jìn)行巡檢；不是系統(tǒng)中所有的設(shè)備都含有自身報(bào)警功能，或漏掉部分系統(tǒng)故障、異常；預(yù)警方式簡(jiǎn)單，僅采用上下閾值的方式，對(duì)單一測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)或多測(cè)點(diǎn)按規(guī)則運(yùn)算后的結(jié)果進(jìn)行判斷，超過(guò)設(shè)定閾值進(jìn)行報(bào)警，且閾值設(shè)定后不會(huì)自動(dòng)修改；工人對(duì)可觀察到的報(bào)警、數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)等進(jìn)行分析的過(guò)程需要一定的時(shí)間，從而不一定能夠及時(shí)判斷故障。即不能夠及時(shí)、準(zhǔn)確有效地完成對(duì)除濕系統(tǒng)的故障及異常檢測(cè)，使得除濕系統(tǒng)所控制的空間溫濕度異常狀態(tài)對(duì)生產(chǎn)和存儲(chǔ)造成損失。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：4.通過(guò)對(duì)除濕系統(tǒng)的離線數(shù)據(jù)和在線數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析、建模和運(yùn)算等操作，來(lái)解決除濕系統(tǒng)通過(guò)傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行故障檢測(cè)的不及時(shí)、不準(zhǔn)確和消耗人力的問(wèn)題，減少除濕系統(tǒng)所控制的空間溫濕度異常帶來(lái)的生產(chǎn)或存儲(chǔ)的損失。5.第一方面，本實(shí)施例提供了一種除濕機(jī)在線故障診斷方法，所述方法包括：獲取表征點(diǎn)位工作狀態(tài)的點(diǎn)位數(shù)據(jù)和需要診斷的故障目標(biāo)點(diǎn)，根據(jù)所述故障目標(biāo)點(diǎn)獲得影響所述故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位，基于所述其它點(diǎn)位和所述點(diǎn)位數(shù)據(jù)獲得表征其它點(diǎn)位工作狀態(tài)的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)；對(duì)所述其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作，獲得特征值；使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理所述特征值，得到所述故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，基于所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，判斷所述除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。6.在其中的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述故障目標(biāo)點(diǎn)獲得影響所述故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位包括：根據(jù)所述故障目標(biāo)點(diǎn)判斷所述故障目標(biāo)點(diǎn)所屬的故障類型，基于所述故障類型確定影響所述故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位，其中，每種故障類型都有確定影響所述故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位的判斷標(biāo)準(zhǔn)。7.在其中的一些實(shí)施例中，所述特征提取操作包括以下方式至少之一：所述其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)中的某一個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)算操作，所述其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)中若干個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)算操作。8.在其中的一些實(shí)施例中，所述使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理所述特征值，得到所述故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包括：定時(shí)獲取所述除濕機(jī)的設(shè)備參數(shù)、故障目標(biāo)點(diǎn)和特征值，根據(jù)所述故障目標(biāo)點(diǎn)獲得故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)和影響所述故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位的歷史特征值；基于所述除濕機(jī)的設(shè)備參數(shù)和所述故障目標(biāo)點(diǎn)確定處理所述特征值的初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)歷史特征值和故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練所述初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲得最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使用所述最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型在線處理所述其它點(diǎn)數(shù)數(shù)據(jù)，獲得故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。9.在其中的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)歷史特征值和故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練所述初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲得最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前還包括：獲取所述歷史特征值和故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)中用于測(cè)試所述最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確性的其它點(diǎn)位測(cè)試數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的測(cè)試數(shù)據(jù)，使用所述最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理所述其它點(diǎn)位測(cè)試數(shù)據(jù)，獲得故障目標(biāo)點(diǎn)的測(cè)試預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；判斷所述故障目標(biāo)點(diǎn)的測(cè)試預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與所述故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)之間的差值是否大于閾值，若是，則調(diào)整所述特征提取操作和/或選擇新的初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型；否則，獲得最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型。10.在其中的一些實(shí)施例中，所述基于所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，判斷所述除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)包括：基于所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，獲得兩者之間的偏差，記錄所述偏差在固定時(shí)間內(nèi)超過(guò)預(yù)設(shè)偏差的次數(shù)，判斷所述次數(shù)是否超過(guò)預(yù)設(shè)次數(shù)，若是，則判斷所述除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)為非正常，所述除濕機(jī)發(fā)出報(bào)警信號(hào)；否則，所述除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)為正常。11.第二方面，本實(shí)施例提供了一種除濕機(jī)在線故障診斷系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)處理模塊和算法計(jì)算模塊；其中，所述數(shù)據(jù)處理模塊，用于獲取表征點(diǎn)位工作狀態(tài)的點(diǎn)位數(shù)據(jù)；所述算法計(jì)算模塊，用于獲取需要診斷的故障目標(biāo)點(diǎn)，根據(jù)所述故障目標(biāo)點(diǎn)獲得影響所述故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位，基于所述其它點(diǎn)位和所述點(diǎn)位數(shù)據(jù)獲得表征其它點(diǎn)位工作狀態(tài)的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)；對(duì)所述其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作，獲得特征值；使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理所述特征值，得到所述故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，基于所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，判斷所述除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。12.在其中的一些實(shí)施例中，所述系統(tǒng)還包括軟件前端模塊和軟件后端模塊；其中，所述軟件前端模塊，用于顯示所述除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和所述故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；所述軟件后端模塊，用于與所述數(shù)據(jù)處理模塊、所述算法計(jì)算模塊和所述軟件前端模塊進(jìn)行交互。13.第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種服務(wù)器，所述服務(wù)器包括：處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有能在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的除濕機(jī)在線故障診斷方法。14.第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有能在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的除濕機(jī)在線故障診斷方法。15.通過(guò)采用上述方案，本技術(shù)在線診斷除濕機(jī)的故障時(shí)，首先根據(jù)故障目標(biāo)點(diǎn)來(lái)判斷故障目標(biāo)點(diǎn)所屬的故障類型，基于故障類型來(lái)確定直接影響該故障目標(biāo)點(diǎn)處數(shù)據(jù)變化的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)，并根據(jù)該故障類型來(lái)有針對(duì)性地選取進(jìn)行特征提取的運(yùn)算操作，獲得特征值，通過(guò)對(duì)多點(diǎn)位進(jìn)行聯(lián)合運(yùn)算，使得特征值能更準(zhǔn)確地表征其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)特征；接著基于除濕機(jī)的設(shè)備參數(shù)和故障目標(biāo)點(diǎn)確定處理特征值的初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)歷史的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲得最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使用最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型在線處理其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)，來(lái)獲得故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；最后根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)獲得兩者的差值，并記錄差值在固定時(shí)間內(nèi)超過(guò)預(yù)設(shè)偏差的次數(shù)，若該次數(shù)沒(méi)有超過(guò)預(yù)設(shè)次數(shù)，就認(rèn)定該除濕機(jī)運(yùn)行正常，否則就認(rèn)定該除濕機(jī)有故障。16.本技術(shù)一方面節(jié)省了除濕系統(tǒng)故障診斷所需要的人力，另一方面通過(guò)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常報(bào)警、設(shè)備故障診斷、設(shè)備數(shù)據(jù)趨勢(shì)動(dòng)態(tài)預(yù)警，且上述多種算法功能的綜合運(yùn)用也可以提高故障報(bào)警準(zhǔn)確性。另外，對(duì)故障目標(biāo)點(diǎn)和與其相關(guān)的點(diǎn)位進(jìn)行全面數(shù)據(jù)分析、建模和運(yùn)算，從而綜合全面地分析可能存在的異常，提高故障識(shí)別率。因此，本方案可以及時(shí)、準(zhǔn)確有效地完成對(duì)除濕系統(tǒng)的故障及異常檢測(cè)。附圖說(shuō)明17.圖1是本實(shí)施例提供的雙轉(zhuǎn)輪除濕系統(tǒng)工作原理圖。18.圖2是本實(shí)施例提供的除濕機(jī)故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。19.圖3是本實(shí)施例提供的除濕機(jī)在線故障診斷方法的流程圖。20.圖4是本實(shí)施例提供的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的除濕機(jī)預(yù)警方案的流程圖。21.圖5是本實(shí)施例提供的機(jī)器學(xué)習(xí)模型維護(hù)示意圖。22.圖6是本實(shí)施例提供的除濕系統(tǒng)中部分點(diǎn)位說(shuō)明圖。23.圖7是本實(shí)施例提供測(cè)試的訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比圖。24.圖8是本實(shí)施例提供的關(guān)于圖7中預(yù)測(cè)階段的放大圖。25.圖9是本實(shí)施例提供的服務(wù)器的結(jié)構(gòu)框圖。具體實(shí)施方式26.為更清楚地理解本技術(shù)的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本技術(shù)進(jìn)行了描述和說(shuō)明。然而，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)該明白，可以在沒(méi)有這些細(xì)節(jié)的情況下實(shí)施本技術(shù)。對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，顯然可以對(duì)本技術(shù)所公開(kāi)的實(shí)施例作出各種改變，并且在不偏離本技術(shù)的原則和范圍的情況下，本技術(shù)中所定義的普遍原則可以適用于其他實(shí)施例和應(yīng)用場(chǎng)景。因此，本技術(shù)不限于所示的實(shí)施例，而是符合與本技術(shù)所要求保護(hù)的范圍一致的最廣泛范圍。27.下面結(jié)合說(shuō)明書附圖對(duì)本技術(shù)實(shí)施例作進(jìn)一步詳細(xì)描述。28.雙轉(zhuǎn)輪除濕系統(tǒng)包括若干子系統(tǒng)：再生系統(tǒng)、通風(fēng)系統(tǒng)、蒸汽系統(tǒng)、凍水系統(tǒng)、排水系統(tǒng)、電力系統(tǒng)和控制系統(tǒng)，各個(gè)子系統(tǒng)由一定的設(shè)備或組件構(gòu)成。其中，再生系統(tǒng)包括兩個(gè)除濕轉(zhuǎn)輪，即一級(jí)轉(zhuǎn)輪和二級(jí)轉(zhuǎn)輪，風(fēng)機(jī)、電機(jī)、風(fēng)管和熱交換盤管等；通風(fēng)系統(tǒng)包括風(fēng)機(jī)、電機(jī)、風(fēng)管和閥門等；電力系統(tǒng)包括電源線、斷路器和動(dòng)力柜等；控制系統(tǒng)包括plc控制器、變頻器、傳感器、數(shù)采和人機(jī)交互界面等。29.圖1是本實(shí)施例提供的雙轉(zhuǎn)輪除濕系統(tǒng)工作原理圖。如圖1所示，入風(fēng)和回風(fēng)通過(guò)凍水盤管時(shí)，由于凍水排管可以改變經(jīng)過(guò)其位置的空氣溫度，使得空氣與凍水發(fā)生熱交換，空氣中的熱量降低，空氣溫度降低，最終形成一定溫度范圍內(nèi)的空氣通過(guò)轉(zhuǎn)輪，保證通過(guò)轉(zhuǎn)輪的空氣溫度滿足工藝需求；當(dāng)通過(guò)轉(zhuǎn)輪的空氣為常溫時(shí)，轉(zhuǎn)輪具有吸附空氣中水分的能力，因此入風(fēng)和回風(fēng)在經(jīng)過(guò)凍水盤管及一級(jí)和/或二級(jí)轉(zhuǎn)輪時(shí)，空氣濕度較低，空氣中攜帶的水分被轉(zhuǎn)輪吸附，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)輪后的空氣濕度下降，得到的干燥空氣送入雙轉(zhuǎn)輪除濕系統(tǒng)控制的空間，從而使得被控制空間的濕度保持在設(shè)定的范圍內(nèi)。與此同時(shí)，部分經(jīng)過(guò)兩次轉(zhuǎn)輪后的入風(fēng)形成的干燥空氣，進(jìn)入再生回路，因此通過(guò)蒸汽盤管提高再生空氣的溫度，當(dāng)通過(guò)轉(zhuǎn)輪的空氣為高溫時(shí)，轉(zhuǎn)輪會(huì)釋放水分，將轉(zhuǎn)輪局部烘干，最終將含有水分的空氣通過(guò)排風(fēng)口排出。30.另外，轉(zhuǎn)輪在電機(jī)的帶動(dòng)下進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)，轉(zhuǎn)輪上的任意位置在經(jīng)過(guò)入風(fēng)和回風(fēng)回路時(shí)，帶走空氣中的水分，然后在旋轉(zhuǎn)的作用下到達(dá)再生回路，在此處被烘干，將吸附的水分釋放。通過(guò)連續(xù)的旋轉(zhuǎn)，系統(tǒng)達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡，入風(fēng)空氣和回風(fēng)空氣中的部分水分將由排風(fēng)空氣帶出系統(tǒng)，最終達(dá)到送風(fēng)空氣中的水分少于入風(fēng)空氣。31.其中，一級(jí)轉(zhuǎn)輪和二級(jí)轉(zhuǎn)輪用于改變空氣濕度；凍水盤管和蒸汽盤管用于改變經(jīng)過(guò)其位置的空氣溫度，從而保證通過(guò)轉(zhuǎn)輪的空氣溫度滿足工藝要求，凍水盤管和蒸汽盤管還均由各自的閥門控制其中通過(guò)的凍水或蒸汽的流量，從而起到靈活調(diào)節(jié)凍水降溫和蒸汽加熱的效果；風(fēng)機(jī)用來(lái)控制氣流的方向與速度，由電機(jī)驅(qū)動(dòng)其運(yùn)轉(zhuǎn)。32.在實(shí)施例中，回風(fēng)空氣來(lái)自被雙轉(zhuǎn)輪除濕系統(tǒng)控制的空間，一方面可以在回風(fēng)處測(cè)量被控制空間的溫度和濕度情況，便于控制系統(tǒng)調(diào)整；另一方面可以保證被控制空間內(nèi)的空氣循環(huán)，并且由于回風(fēng)空氣的溫度和濕度在正常情況下較為接近控制目標(biāo)，從而減少系統(tǒng)耗能。33.本實(shí)施例提供了一種除濕機(jī)在線故障診斷系統(tǒng)，圖2是本實(shí)施例提供的除濕機(jī)故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。如圖2所示，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)處理模塊、軟件后端模塊、算法計(jì)算模塊和軟件前端模塊。34.數(shù)據(jù)處理模塊用于獲取表征點(diǎn)位工作狀態(tài)的點(diǎn)位數(shù)據(jù)。35.數(shù)據(jù)處理模塊包括傳感器、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸三種類型的設(shè)備，其數(shù)量和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可根據(jù)實(shí)際物理位置情況而定，本實(shí)施例不進(jìn)行限定。系統(tǒng)所需要的點(diǎn)位數(shù)據(jù)都對(duì)應(yīng)傳感器的一個(gè)輸出數(shù)據(jù)，比如在送風(fēng)口處設(shè)有一個(gè)溫度傳感器，來(lái)對(duì)應(yīng)送風(fēng)口溫度這一點(diǎn)位數(shù)據(jù)。一個(gè)傳感器設(shè)備可以測(cè)量一個(gè)點(diǎn)位處的一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)，比如溫濕度一體傳感器，可以同時(shí)測(cè)量一個(gè)點(diǎn)位上的溫度和濕度，生成兩個(gè)數(shù)據(jù)。其中，傳感器在工作時(shí)需要對(duì)除濕機(jī)的關(guān)鍵運(yùn)行數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)和換件數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)地測(cè)量。比如除濕系統(tǒng)管道中各個(gè)關(guān)鍵位置的溫度和濕度；被控制空間內(nèi)的溫度和濕度；除濕系統(tǒng)中各個(gè)閥門開(kāi)度；除濕轉(zhuǎn)輪的轉(zhuǎn)速；除濕系統(tǒng)中風(fēng)機(jī)、電機(jī)的各個(gè)軸承的溫度和振動(dòng)等等，這些數(shù)據(jù)都需要通過(guò)相應(yīng)的傳感器進(jìn)行檢測(cè)。36.點(diǎn)位通過(guò)傳感器測(cè)量后，需要由數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行采集，將傳感器連續(xù)的檢測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)換為一定周期的離散數(shù)據(jù)，周期可根據(jù)算法需要或者其它情況來(lái)進(jìn)行調(diào)整。通常一個(gè)傳感器設(shè)備配有一個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備，也可以多個(gè)傳感器設(shè)備共用一個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備。在多個(gè)傳感器設(shè)備共用一個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備的情況下，可以選取位置相對(duì)靠近的傳感器共同使用一個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備，也可根據(jù)實(shí)際情況來(lái)選取共用一個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備的傳感器設(shè)備。37.通過(guò)數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行采集后，數(shù)據(jù)將通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備進(jìn)行傳輸，如路由器、網(wǎng)關(guān)等設(shè)備。通常同一物理空間內(nèi)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備可以共用一套數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備，具體實(shí)現(xiàn)由實(shí)際物理空間的條件而決定。38.軟件后端模塊是與其它模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)的交互、管理各模塊獲得的數(shù)據(jù)，和管理各部分的任務(wù)進(jìn)行或線程等，是各個(gè)模塊相互連接的中心。具體包括但不限于數(shù)據(jù)獲取功能、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理功能、數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理功能、核心算法任務(wù)的調(diào)用與管理功能和前端的交互功能。39.具體可以用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)處理模塊中的數(shù)據(jù)和算法計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果，并將數(shù)據(jù)和計(jì)算結(jié)果發(fā)送給軟件前端模塊。40.算法計(jì)算模塊用于獲取需要診斷的故障目標(biāo)點(diǎn)，根據(jù)故障目標(biāo)點(diǎn)獲得影響故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位，基于其它點(diǎn)位和點(diǎn)位數(shù)據(jù)獲得表征其它點(diǎn)位工作狀態(tài)的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)；對(duì)其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作，獲得特征值；使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理特征值，得到故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，判斷除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。41.根據(jù)潛在故障發(fā)生可能性的大小，從除濕系統(tǒng)存在的潛在故障類型中選取一個(gè)進(jìn)一步診斷的故障類型，基于該故障類型來(lái)確定故障目標(biāo)點(diǎn)，比如，選取進(jìn)一步診斷的故障類型為送風(fēng)口溫度，那么該故障目標(biāo)點(diǎn)為送風(fēng)口處。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合與該故障目標(biāo)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的其它點(diǎn)位的運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時(shí)也結(jié)合設(shè)備的運(yùn)行機(jī)理和環(huán)境條件，全面綜合地實(shí)現(xiàn)除濕系統(tǒng)的故障準(zhǔn)確診斷。42.軟件前端模塊主要是與使用軟件的用戶進(jìn)行交互，將系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)以一定的形式進(jìn)行展示，同時(shí)獲得用戶的操作信息。具體的軟件前端功能包括但不限于：操作界面功能、用戶登錄與管理功能、系統(tǒng)總覽功能、設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示功能、故障報(bào)警功能、報(bào)警展示與管理功能、歷史數(shù)據(jù)展示功能和系統(tǒng)設(shè)置功能等。具體可以用于顯示除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。43.本實(shí)施例的除濕系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)除濕系統(tǒng)進(jìn)行若干點(diǎn)位的數(shù)據(jù)檢測(cè)、采集和傳輸；由軟件后端部分接收該數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，同時(shí)將數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理后調(diào)用算法計(jì)算模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算；算法計(jì)算模塊將計(jì)算的結(jié)果返回給軟件后端模塊；軟件后端部分將獲得的數(shù)據(jù)、計(jì)算結(jié)果發(fā)送給軟件前端模塊，由軟件前端模塊負(fù)責(zé)展示；本實(shí)施例中包含的硬件平臺(tái)為搭載軟件后端模塊和算法計(jì)算模塊的服務(wù)器；軟件前端模塊可在本地硬件平臺(tái)上進(jìn)行展示，也可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)在其它硬件平臺(tái)上展示，如計(jì)算機(jī)上面遠(yuǎn)程展示；用戶可通過(guò)軟件前端模塊或者遠(yuǎn)程軟件前端模塊對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)置、控制等操作，用戶在軟件前端模塊的操作信息將會(huì)發(fā)送給軟件后端模塊，由軟件后端模塊根據(jù)用戶輸入的信息對(duì)核心算法或軟件后端模塊本身的參數(shù)或結(jié)構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。44.基于上述系統(tǒng)，本系統(tǒng)提供了一種除濕機(jī)在線故障診斷方法。圖3是本實(shí)施例提供的除濕機(jī)在線故障診斷方法的流程圖。如圖3所示，該流程包括如下步驟：步驟s301，獲取表征點(diǎn)位工作狀態(tài)的點(diǎn)位數(shù)據(jù)和需要診斷的故障目標(biāo)點(diǎn)，根據(jù)故障目標(biāo)點(diǎn)獲得影響故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位，基于其它點(diǎn)位和點(diǎn)位數(shù)據(jù)獲得表征其它點(diǎn)位工作狀態(tài)的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)。45.在本實(shí)施例中，傳感器在實(shí)時(shí)記錄著除濕機(jī)不同位置的點(diǎn)位數(shù)據(jù)，根據(jù)其它點(diǎn)位可以從點(diǎn)位數(shù)據(jù)中獲取表征其它點(diǎn)位工作狀態(tài)的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)，其中，根據(jù)故障目標(biāo)點(diǎn)獲得影響故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位包括：根據(jù)故障目標(biāo)點(diǎn)判斷故障目標(biāo)點(diǎn)所屬的故障類型，基于故障類型確定影響故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位，其中，每種故障類型都有確定影響故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位的判斷標(biāo)準(zhǔn)。46.本實(shí)施例中故障目標(biāo)點(diǎn)的故障類型包括受管道風(fēng)向影響的故障類型和除濕系統(tǒng)中設(shè)備工作參數(shù)的故障類型。影響每種故障類型的因素都不同，受管道風(fēng)向影響的故障類型的影響因素是管道中的風(fēng)向，而設(shè)備工作參數(shù)的故障類型的影響因素是該設(shè)備的其它數(shù)據(jù)。比如故障目標(biāo)點(diǎn)屬于受管道風(fēng)向影響的故障類型，在基于該故障類型確定影響故障目標(biāo)點(diǎn)的其它點(diǎn)位的具體操作為：根據(jù)故障目標(biāo)點(diǎn)確定其所處的第一管道，基于第一管道的氣體流向可以確定第一管道中直接影響故障目標(biāo)點(diǎn)的第一其它點(diǎn)位，其中，第一其它點(diǎn)位至少包含一個(gè)點(diǎn)位。由于本實(shí)施例中設(shè)有兩個(gè)管道，因此還需要判斷氣體從第一其它點(diǎn)位到故障目標(biāo)點(diǎn)位的過(guò)程中是否會(huì)遇到分叉口，流入第二管道中，若有，就需要根據(jù)氣體的流向確定第二管道中直接影響故障目標(biāo)點(diǎn)的第二其它點(diǎn)位，其中，其它點(diǎn)位包括第一點(diǎn)位和第二點(diǎn)位；若沒(méi)有流入第二管道中，那么第二其它點(diǎn)位就是空白，此時(shí)的其它點(diǎn)位就是第一其它點(diǎn)位。在診斷故障目標(biāo)點(diǎn)時(shí)也充分考慮其它點(diǎn)位對(duì)該故障目標(biāo)點(diǎn)處數(shù)據(jù)的影響，與其它點(diǎn)位進(jìn)行聯(lián)動(dòng)分析。47.步驟s302，對(duì)其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作，獲得特征值；使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理特征值，得到故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，判斷除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。48.在對(duì)其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取時(shí)，可以采用以下操作方式至少之一：其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)中的某一點(diǎn)位數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)算操作；其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)中若干個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)算操作。其中，其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)中的某一點(diǎn)位數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)算操作可以為這段時(shí)間內(nèi)該點(diǎn)位數(shù)據(jù)的均值、最大值、最小值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、積分、微分和傅里葉變換后各能量的分量等，其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)中若干個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)算操作可以為該點(diǎn)位在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)的加和、乘積、差值、比例、均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差等操作。49.由于對(duì)點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算操作后的特征值可以更簡(jiǎn)單清楚地表明點(diǎn)數(shù)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，體現(xiàn)當(dāng)前點(diǎn)位的特點(diǎn)。因此，根據(jù)實(shí)際情況使用對(duì)點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算操作后的特征值來(lái)替代原始的點(diǎn)位數(shù)據(jù)，對(duì)故障目標(biāo)點(diǎn)和與其相關(guān)的點(diǎn)位進(jìn)行全面數(shù)據(jù)分析，從而綜合全面地分析可能存在的異常，提高故障識(shí)別率。50.圖4是本實(shí)施例提供的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的除濕機(jī)預(yù)警方案的流程圖。如圖4所示，該方案包括目標(biāo)確立、數(shù)據(jù)獲取、特征提取、模型構(gòu)建、上線運(yùn)行和模型維護(hù)。其中，目標(biāo)確立用于確定所要預(yù)測(cè)或分類的故障類型，確定故障目標(biāo)點(diǎn)。數(shù)據(jù)獲取用于獲取運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗等預(yù)處理，舍棄檢測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。特征提取用于對(duì)所預(yù)測(cè)的故障目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)上的故障梳理，比如該設(shè)備容易出現(xiàn)哪些故障，相應(yīng)的故障原因是哪些，同時(shí)對(duì)其它數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，尋找故障相關(guān)的關(guān)鍵特征。其中步驟s301和步驟s302已經(jīng)對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，這里就不再進(jìn)行贅述。51.模型構(gòu)建需要根據(jù)故障目標(biāo)點(diǎn)的特點(diǎn)、類型、數(shù)據(jù)情況、特征情況等多方面因素，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。選擇算法后需要對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，同時(shí)通過(guò)算法參數(shù)的調(diào)整，目的是達(dá)到理想的計(jì)算結(jié)果。最終對(duì)模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，不滿足要求則需要重新調(diào)整模型參數(shù)、或調(diào)整特征、或重新選擇模型，因此該步驟需要與特征提取進(jìn)行互動(dòng)，經(jīng)過(guò)反復(fù)多次的特征提取和模型訓(xùn)練，達(dá)到最終理想的計(jì)算結(jié)果。52.由于除濕機(jī)都有各自的設(shè)備參數(shù)，且故障目標(biāo)點(diǎn)也有各自的特點(diǎn)，因此需要基于除濕機(jī)的設(shè)備參數(shù)和故障目標(biāo)點(diǎn)先確定初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，然后再根據(jù)歷史特征值和故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)離線訓(xùn)練初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來(lái)得到最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型。53.另外，模型構(gòu)建在和特征提取進(jìn)行互動(dòng)，經(jīng)過(guò)反復(fù)多次的特征提取和模型訓(xùn)練，達(dá)到最終理想的計(jì)算結(jié)果，也就是根據(jù)歷史特征值和故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲得最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型所包含的具體算法有很多，具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括但不限于：bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)、k近鄰、隨機(jī)森林、lstm、集成學(xué)習(xí)、xgboost、lightgbm和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。54.在獲得最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前還包括：獲取歷史特征值和故障目標(biāo)點(diǎn)的歷史實(shí)際數(shù)據(jù)中用于測(cè)試最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確性的其它點(diǎn)位測(cè)試數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的測(cè)試數(shù)據(jù)，使用最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理其它點(diǎn)位測(cè)試數(shù)據(jù)，獲得故障目標(biāo)點(diǎn)的測(cè)試預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；判斷故障目標(biāo)點(diǎn)的測(cè)試預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)之間的差值是否大于閾值，若是，則表明當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不可用，需要調(diào)整特征提取操作和/或選擇新的初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型，接著進(jìn)行訓(xùn)練，直到機(jī)器學(xué)習(xí)模型可用才停止訓(xùn)練；否則，就表明當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可用，獲得了最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型。55.獲得最終機(jī)器學(xué)習(xí)模型后，由于特征提取操作方式中的包含某一點(diǎn)位數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)算操作，因此特征提取的運(yùn)算需要經(jīng)過(guò)一定的調(diào)整，由離線數(shù)據(jù)特征提取計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰€數(shù)據(jù)的特征提取計(jì)算。通過(guò)離線轉(zhuǎn)在線之后的模型便可上線運(yùn)行，對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的計(jì)算，獲得故障目標(biāo)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。56.模型上線運(yùn)行后，會(huì)得到實(shí)時(shí)的結(jié)果，但與此同時(shí)，我們也需要關(guān)注模型結(jié)果的性能，若預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相比的準(zhǔn)確性、預(yù)測(cè)計(jì)算的耗時(shí)等，并且定期地將新的故障案例數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對(duì)原有的模型進(jìn)行增量學(xué)習(xí)，從而進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性，或防止模型隨時(shí)間推移出現(xiàn)性能下降的情況。57.圖5是本實(shí)施例提供的機(jī)器學(xué)習(xí)模型維護(hù)示意圖。如圖5所示，實(shí)時(shí)測(cè)量所得的數(shù)據(jù)稱為在線數(shù)據(jù)，在線數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)在線特征提取后，得到若干量化的特征值，特征值作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，經(jīng)過(guò)模型的計(jì)算，得到相應(yīng)的輸出，即異常或故障的報(bào)警或診斷結(jié)果。58.當(dāng)在線數(shù)據(jù)發(fā)生后，以一定的方式存儲(chǔ)下來(lái)，成為離線數(shù)據(jù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型初次建立或后續(xù)更新時(shí)，需要利用足夠量的離線數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。離線數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)特征提取得到若干歷史特征值，這些歷史特征值用于模型的訓(xùn)練。當(dāng)模型訓(xùn)練完畢并在驗(yàn)證數(shù)據(jù)上達(dá)到理想的效果后，模型可用于在線計(jì)算。需要注意的是，對(duì)于解決不同的故障診斷問(wèn)題時(shí)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的除濕機(jī)預(yù)警方案的流程和機(jī)器學(xué)習(xí)模型維護(hù)方式都是相同的，但具體用到的點(diǎn)位數(shù)據(jù)、特征和機(jī)器學(xué)習(xí)模型并不一定相同，需要根據(jù)實(shí)際情況而進(jìn)行選擇。59.在本實(shí)施例中，基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，判斷除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)包括：基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和故障目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，獲得兩者之間的偏差，記錄偏差在固定時(shí)間內(nèi)超過(guò)預(yù)設(shè)偏差的次數(shù)，判斷次數(shù)是否超過(guò)預(yù)設(shè)次數(shù)，若是，則判斷除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)為非正常，除濕機(jī)發(fā)出報(bào)警信號(hào)；否則，除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)為正常。通過(guò)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常報(bào)警、設(shè)備故障診斷、設(shè)備數(shù)據(jù)趨勢(shì)動(dòng)態(tài)預(yù)警，且上述多種算法功能的綜合運(yùn)用也可以提高故障報(bào)警準(zhǔn)確性。60.在本實(shí)施例中，除濕機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)為非正常之后還包括對(duì)故障目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行設(shè)置和/或控制操作來(lái)保護(hù)除濕機(jī)。61.本實(shí)施例還提供了以雙轉(zhuǎn)輪除濕系統(tǒng)中的一種故障：送風(fēng)露點(diǎn)異常，采用lightgbm算法的機(jī)器學(xué)習(xí)模型為例的測(cè)試。圖6是本實(shí)施例提供的除濕系統(tǒng)中部分點(diǎn)位說(shuō)明圖。如圖6所示，每一個(gè)編號(hào)代表一個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)，①送風(fēng)露點(diǎn)、②后部?jī)鏊y門開(kāi)度、③中部風(fēng)管溫度、④中部風(fēng)管濕度、⑤中部風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、⑥二級(jí)轉(zhuǎn)輪轉(zhuǎn)速、⑦后部蒸汽閥門開(kāi)度、⑧后部再生風(fēng)管溫度和⑨后部排風(fēng)風(fēng)管溫度。62.在本測(cè)試中以①為故障目標(biāo)點(diǎn)，②至⑨為模型所需的其它點(diǎn)位數(shù)據(jù)。然后對(duì)②至⑨采用平均值方式進(jìn)行特征提取，并采用lightgbm算法的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中本測(cè)試在2021.10.07到2021.10.17的時(shí)間段內(nèi)一共采用了個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，其中前個(gè)時(shí)刻作為訓(xùn)練及驗(yàn)證數(shù)據(jù)，訓(xùn)練與驗(yàn)證的數(shù)據(jù)比例為7：3，即有算法從個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，30%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。剩下的2500個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)集，其中包含約300個(gè)時(shí)刻的異常數(shù)據(jù)和約2200個(gè)時(shí)刻的正常數(shù)據(jù)。上述的每一個(gè)時(shí)刻數(shù)據(jù)包含②至⑨點(diǎn)位數(shù)據(jù)的若干特征值。圖7是本實(shí)施例提供測(cè)試的訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比圖。如圖7所示，灰虛線部分為用于模型訓(xùn)練的真實(shí)歷史數(shù)據(jù)，灰點(diǎn)實(shí)線部分為未經(jīng)過(guò)模型訓(xùn)練的真實(shí)歷史數(shù)據(jù)，黑實(shí)線部分為模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，對(duì)送風(fēng)露點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。在訓(xùn)練階段，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)能夠較為準(zhǔn)確地與真實(shí)數(shù)據(jù)重合，預(yù)測(cè)誤差在5攝氏度以內(nèi)，說(shuō)明了模型的準(zhǔn)確性較高。63.圖8是本實(shí)施例提供的關(guān)于圖7中預(yù)測(cè)階段的放大圖。如圖8所示，在對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)部分，當(dāng)設(shè)備正常時(shí)，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)能夠較好地重合，而當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常或故障時(shí)，真實(shí)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差，本測(cè)試中對(duì)送風(fēng)露點(diǎn)預(yù)測(cè)的偏差最大達(dá)到30攝氏度，超過(guò)了正常的誤差范圍，系統(tǒng)做出報(bào)警，認(rèn)為出現(xiàn)送風(fēng)露點(diǎn)異常。最后，將訓(xùn)練完成并經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的模型，部署至除濕機(jī)在線故障診斷系統(tǒng)中，由軟件后端進(jìn)行調(diào)用，對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行在線的、實(shí)時(shí)的計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果發(fā)送至軟件前端展示。64.圖9是本實(shí)施例提供的服務(wù)器的結(jié)構(gòu)框圖，如圖9所示，該服務(wù)器包括處理器91和存儲(chǔ)器92，其中，存儲(chǔ)器92上存儲(chǔ)有能在處理器91上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序93，該計(jì)算機(jī)程序93被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本技術(shù)實(shí)施例提供的一種除濕機(jī)在線故障診斷方法。65.本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，當(dāng)其在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行前述方法實(shí)施例中相應(yīng)內(nèi)容。66.應(yīng)該理解的是，雖然附圖的流程圖中的各個(gè)步驟按照箭頭的指示依次顯示，但是這些步驟并不是必然按照箭頭指示的順序依次執(zhí)行。除非本文中有明確地說(shuō)明，這些步驟的執(zhí)行并沒(méi)有嚴(yán)格的順序限制，其可以以其他的順序執(zhí)行。67.以上所述僅是本技術(shù)的部分實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本技術(shù)的保護(hù)范圍。