赵丹，范波，Kushnazarov FARRUH

（美的集团暖通与楼宇事业部，上海 201702）

0 引言

单元式空调广泛应用于家用和商用场所，与人民生产和生活密切相关，所以其系统运行的稳定性和高效性至关重要[1]。云技术在近些年得到了迅猛发展，单元机空调的实时运行状态参数可通过网络上传到云平台上。为了充分挖掘云平台数据价值，基于数据的线上空调故障诊断是一种主要应用方向。而在基于数据的故障诊断方法中，空调运行状态的异常检测是故障诊断的基础工作。

基于云数据的单元式空调的异常检测具有如下价值：1）可以在机组运行早期就及时发现问题，从而避免机组进一步的损坏，提高机组的可靠性；2）降低潜在维修成本，避免部件的不可逆损害；3）降低故障诊断和维修周期，异常运行数据提早发现，然后再通过对异常数据的分析诊断，精确故障定位，进而实现提早精准备件，及时维修；4）降低人力，基于机器学习的诊断算法代替人工经验判断，对于海量的数据，可大幅解决人力成本；5）提高售后服务质量，通过节省人力、物力和时间，可大幅提高售后服务效率，保证设备在整个生命周期内高效并安全运行，实现“无打扰”维保。

导致单元式空调异常运行的原因是空调发生了故障。按照故障产生原因可分为磨损性故障，错用性故障和固有的薄弱性故障；按照系统功能丧失程度分为永久性故障、非永久性故障；按照故障发生速度可分为突发性故障和渐发性故障。……